Der Einsatz von KI im Netzbetrieb ist bereits etabliert: Systeme analysieren Datenströme, erkennen Störungen und unterstützen bei der Steuerung. Mit dem Ausbau von 5G, steigenden Datenmengen und neuen Anwendungen wächst jedoch die Komplexität der Netze weiter. Klassische, regelbasierte Systeme stoßen dabei zunehmend an Grenzen. Entsprechend verschiebt sich der Fokus: KI soll künftig nicht nur unterstützen, sondern grundlegender Bestandteil der Netztechnik werden.
Ein aktuelles Beispiel ist die Zusammenarbeit von Ericsson mit dem Forschungszentrum Jülich. Ziel ist es, neue KI-Methoden für zukünftige Mobilfunknetze zu entwickeln und deren Einsatz in großem Maßstab zu erproben. Dabei spielt auch Hochleistungsrechnen eine zentrale Rolle, um komplexe Optimierungsaufgaben in Echtzeit zu bewältigen.
Ein Schwerpunkt liegt auf energieeffizienten Ansätzen, darunter neuromorphe Technologien, die sich an Funktionsweisen des menschlichen Gehirns orientieren. Sie sollen helfen, Rechenprozesse zu beschleunigen und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Angesichts wachsender Netzlast und steigender Betriebskosten ist dies ein zentraler Faktor.
Parallel dazu treiben Hersteller eigene Architekturkonzepte voran. Huawei setzt auf sogenannte agentenbasierte Netzwerke. Dabei übernehmen KI-Systeme nicht nur Analyseaufgaben, sondern treffen eigenständig Entscheidungen und steuern Prozesse im Netz. Solche Ansätze sollen langfristig alle Netzbereiche umfassen: vom Funkzugang über Transportnetze bis hin zum Kernnetz.
Vom Werkzeug zur Infrastruktur
Der entscheidende Unterschied liegt in der Rolle der KI. Bisher wird sie vor allem als zusätzliche Schicht eingesetzt, die bestehende Systeme ergänzt. Künftig soll sie direkt in die Netzarchitektur integriert werden. Das verändert auch die Funktionsweise der Netze selbst.
Netze werden damit stärker datengetrieben und adaptiv. Statt statischer Konfigurationen reagieren sie dynamisch auf Last, Störungen oder veränderte Rahmenbedingungen. Perspektivisch rückt das Ziel eines weitgehend autonomen Netzbetriebs näher, etwa mit Systemen, die Probleme frühzeitig erkennen und eigenständig Gegenmaßnahmen einleiten.
Ein wesentlicher Treiber dieser Entwicklung ist der steigende Energiebedarf moderner Netze. Dichtere Infrastrukturen, mehr Antennen und höhere Datenraten führen zu wachsenden Betriebskosten. KI soll helfen, Ressourcen gezielter einzusetzen, Lasten besser zu verteilen und ineffiziente Prozesse zu vermeiden.
Gleichzeitig wächst der Druck, Netze wirtschaftlich zu betreiben und neue Anwendungen zu ermöglichen, etwa im Bereich Industrie, IoT oder Echtzeitkommunikation. Ohne zusätzliche Automatisierung und intelligente Steuerung lassen sich diese Anforderungen kaum abbilden.
Entwicklung mit Blick auf 6G
Noch befinden sich viele dieser Ansätze in der Entwicklungsphase. Konkrete Implementierungen im großen Maßstab sind bislang selten. Dennoch zeigt sich eine klare Richtung: Mit Blick auf kommende Mobilfunkgenerationen, insbesondere 6G, verschiebt sich der Fokus von reiner Leistungssteigerung hin zu intelligenten, selbstoptimierenden Systemen.
Die aktuellen Initiativen aus Forschung und Industrie deuten darauf hin, dass sich die Architektur von Mobilfunknetzen grundlegend verändert. KI wird dabei nicht mehr nur als Werkzeug eingesetzt, sondern als integraler Bestandteil der Infrastruktur gedacht.
