5G-AI-MLab
Die Digitalisierung in den Bereichen Industrie 4.0 und autonomes Fahren gewinnt rasant an Bedeutung. Die notwendige Basis dafür bilden drahtlose Kommunikationsnetze. Da ihre Leistung nicht an jedem Ort zu jeder Zeit gemessen werden kann wird es nötig sein, die Leistung zu prognostizieren.
Hierzu haben wir im 5G-AI-MLab bestimmt, auf Basis welcher Daten sich welche Leistungseigenschaften wie qualitativ vorhersagen lassen. Wir haben Grundlagen erarbeitet, um die Qualität von drahtloser Kommunikation (Fokus auf 5G) sowohl für Zeitpunkte als auch für Orte an denen nicht gemessen wurde, zu schätzen. Die Qualität der Verbindungen beinhaltet hierbei unter anderem Latenz, Datenrate und Zuverlässigkeit.
Das Hauptziel des Projekts war die Integration von verschiedenartigen Informationsquellen und die anschließende Prognose auf Basis dieser Informationen. Beispiele für Informationsquellen sind vergangene Messungen, Referenzmessungen, Netzkonfigurationsparameter, aktuelle Netzinformationen, Basisstationspositionen und Karten/Skizzen. Zur Prognose haben wir Methoden des maschinellen Lernens verwendet.
Allgemein haben wir im 5G-AI-MLab die Prognosemethoden erarbeitet, mit denen in Zukunft die Leistung von drahtlosen (5G) Netzen vorhergesagt werden kann. Solche Vorhersagen sind besonders wichtig für viele zukünftige Einsatzbereiche, insbesondere vernetzte Fahrzeuge und Industrie 4.0.
