Công cụ 5G·6G vượt 1 triệu lượt tải; thử nghiệm SoftBank ghi nhận thông lượng cao hơn 60,5%

Lượt tải tích lũy các công cụ nghiên cứu 5G·6G đã vượt 1 triệu; trong thử nghiệm 5G tại phòng chắn sóng của SoftBank, bộ thu dùng mạng nơ-ron đạt thông lượng đường lên cao hơn 60,5% so với bộ thu thông thường.

NVIDIA (NVDA) cho biết trên blog công ty ngày 6 rằng số nhà phát triển sử dụng Aerial và Sionna đã tăng gấp 10 lần trong một năm qua, còn hơn 8.000 cơ sở nghiên cứu và học thuật đang dùng các công cụ này. Cả số lượt tải, mức độ sử dụng của nhà phát triển và số cơ sở đều do công ty tự thống kê; phương pháp tính và việc xác minh độc lập chưa được công bố.

Sionna là thư viện nghiên cứu dựa trên Python, gồm công cụ dò tia để mô phỏng đường truyền sóng vô tuyến và các trình mô phỏng liên kết, hệ thống vô tuyến. Các nhà nghiên cứu có thể mô phỏng điều kiện truyền sóng và thuật toán liên lạc trong môi trường ảo.

Aerial là bộ công cụ dùng bộ xử lý đồ họa (GPU) để phát triển và thử nghiệm phần mềm mạng truy cập vô tuyến (RAN). Công cụ mô phỏng của Sionna và công cụ phát triển mạng vô tuyến của Aerial có thể được dùng để kiểm chứng ý tưởng nghiên cứu trên mạng thử nghiệm 5G.

NVIDIA lưu ý mô phỏng không thể tái tạo đầy đủ mọi lỗi thiết bị, nhiễu giữa các trạm gốc lân cận hay đặc điểm lưu lượng thực tế của môi trường vô tuyến. Vì vậy, kết quả trong môi trường ảo cần được phân biệt với thử nghiệm dùng thiết bị thật.

Điều kiện sử dụng các kho mã công khai cũng khác nhau theo từng thành phần. Kho Sionna và Aerial Framework ghi giấy phép Apache 2.0.

Kho Aerial CUDA-Accelerated RAN (ACAR) cũng được công khai nhưng hiện không nhận đóng góp từ bên ngoài. Kho dành cho máy khách của Aerial Omniverse Digital Twin (AODT) đã được công khai; để sử dụng toàn bộ phần mềm AODT, người dùng phải là thành viên chương trình nhà phát triển 6G của NVIDIA.

Ngày 2 tháng 11, SoftBank công bố kết quả thử nghiệm vô tuyến trong phòng chắn sóng bằng điện thoại thông minh 5G thương mại. Trong điều kiện có nhiễu, với một lớp không gian ở đường lên và tỷ số tín hiệu trên nhiễu cộng nhiễu (SINR) khoảng -0,6 dB, thông lượng đường lên trung bình ở lớp vật lý (L1) đạt 47,9 Mbit/s với bộ thu mạng nơ-ron và 29,9 Mbit/s với bộ thu thông thường.

Trong cả 15 cấu hình điều kiện nhiễu được thử nghiệm, bộ thu mạng nơ-ron đều có thông lượng trung bình cao hơn. Tuy nhiên, mức chênh lệch 60,5% chỉ được đo trong một cấu hình 5G cụ thể tại phòng chắn sóng.

Trong kết quả công bố ngày 2 tháng 11, SoftBank nêu các hạng mục đánh giá tiếp theo gồm hai lớp không gian ở đường lên cùng các điều kiện kênh và nhiễu rộng hơn.

Các nhà nghiên cứu tại King’s College London đã thử nghiệm tác vụ robot bằng Sionna Research Kit và mạng thử nghiệm 5G OpenAirInterface. Họ lặp lại mỗi phương pháp 20 lần với tác vụ đóng gói trái cây và xếp khối lập phương, đồng thời đưa vào thử nghiệm các tình huống lỗi như vật thể rơi và va chạm.

Phương pháp chỉ gửi thông tin cần thiết cho tác vụ giúp giảm tối đa 52,6% thời gian hoàn thành và tăng tối đa 45% xác suất thành công so với cách gửi ảnh gốc định kỳ. Đây là kết quả thử nghiệm trên robot và mạng 5G do nhóm nghiên cứu thiết lập.

Cả hai kết quả thử nghiệm đều không phản ánh hiệu năng của mạng 6G thương mại. Trước đó, TokenPost đã đưa tin rằng nguyên mẫu thiết bị đầu cuối 6G của Qualcomm là thiết bị phục vụ thử nghiệm và xác minh, khác với sản phẩm dành cho người tiêu dùng.

Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) đã xây dựng dự thảo yêu cầu hiệu năng để đánh giá giao diện vô tuyến IMT-2030 (6G). Nhóm nghiên cứu 5 của ITU-R dự kiến tiến hành quy trình phê duyệt báo cáo dự thảo tại cuộc họp ngày 1 tháng 12.