Ericsson leva IA para dentro da radiobase
AI in RAN utiliza modelos de IA na rede de acesso para otimizar desempenho, espectro e consumo de energia sem exigir hardware adicional
A Ericsson anunciou o lançamento do AI in RAN, uma nova oferta de software que leva modelos de IA diretamente para a rede de acesso móvel (RAN), incluindo rádios e unidades baseband. A proposta é incorporar capacidades de IA à operação das redes 5G e 5G Advanced utilizando a infraestrutura já instalada pelas operadoras, sem necessidade de novos equipamentos.
Segundo a fabricante, a solução foi desenvolvida para atuar tanto em redes baseadas em sua arquitetura proprietária quanto em ambientes Cloud RAN, permitindo a execução de modelos de IA em diferentes pontos da infraestrutura de acesso móvel.
O lançamento reforça uma tendência observada entre fornecedores de equipamentos de telecomunicações: levar recursos de IA para mais próximo da operação da rede, reduzindo tempos de resposta e permitindo decisões automáticas em tempo real.
IA dentro da RAN
Tradicionalmente, funções de IA utilizadas pelas operadoras são executadas em plataformas centralizadas de gerenciamento e automação. A proposta da Ericsson é deslocar parte dessa capacidade para os próprios elementos da rede de acesso.
Os modelos utilizados pelo AI in RAN foram desenvolvidos para operar com inferência em latência extremamente baixa, na escala de microssegundos, permitindo respostas quase instantâneas a mudanças nas condições de tráfego, propagação de sinal e demanda dos usuários.
A arquitetura inclui modelos de IA para otimização da rede em tempo real, mecanismos de aprendizado contínuo baseados em dados operacionais e recursos voltados à automação de processos de gerenciamento.
Aplicações no 5G Advanced
Os primeiros recursos da plataforma serão disponibilizados ao longo de 2026 como parte da evolução da oferta Ericsson 5G Advanced. Entre as funcionalidades anunciadas estão mecanismos de adaptação de enlace (link adaptation) baseados em IA, sistemas de beamforming inteligente, coordenação entre diferentes camadas da rede, recursos avançados de observabilidade e soluções de posicionamento de dispositivos móveis.
Essas aplicações utilizam dados gerados pela própria rede para ajustar continuamente parâmetros operacionais, buscando aumentar eficiência e capacidade.
Ganhos reportados em testes
A Ericsson informou que a tecnologia já foi utilizada em mais de 15 implementações e testes realizados em diferentes mercados. De acordo com dados divulgados pela empresa, os resultados observados incluem ganhos de até 20% no throughput de downlink, melhoria de até 10% na eficiência espectral e capacidade para suportar até duas vezes mais usuários de alto consumo de dados.
A companhia também afirma ter obtido níveis de precisão entre 90% e 95% na previsão de cobertura da rede e ganhos de até cinco vezes na precisão de posicionamento de dispositivos. Os números divulgados correspondem a resultados observados pela própria Ericsson em ambientes de teste e implementação.
Caminho para redes AI-native
Para a Ericsson, a incorporação de IA diretamente na RAN faz parte da transição para redes chamadas de AI-native, nas quais funções de otimização e operação passam a ser concebidas desde a origem para trabalhar com modelos de IA.
Segundo Mårten Lerner, responsável por Estratégia de Redes e Gestão de Produtos da companhia, a empresa busca posicionar a IA como elemento central da evolução das redes móveis. “Estamos dando um passo importante rumo às redes AI-native ao levar inteligência artificial diretamente para o software da RAN.”
A solução utiliza os recursos de processamento já presentes em seu portfólio de rádios e basebands, incluindo os aceleradores neurais anunciados para equipamentos Massive MIMO, além da geração mais recente de sua plataforma RAN Compute.
Nos ambientes Cloud RAN, a empresa afirma que os recursos poderão ser executados também em infraestruturas de parceiros compatíveis.
