NVIDIA expande ferramentas de código aberto para acelerar redes 6G

As ferramentas de código aberto da NVIDIA para redes 5G e 6G ultrapassaram 1 milhão de downloads. Investigadores utilizam IA para otimizar redes e robótica.

A NVIDIA anunciou que as suas ferramentas de código aberto destinadas ao desenvolvimento de redes 5G e 6G ultrapassaram a marca de 1 milhão de downloads. Este marco, alcançado um ano após a abertura do código do NVIDIA Aerial, reflete a crescente adoção por parte de mais de 8.000 instituições de investigação e académicas em todo o mundo, que utilizam plataformas como o NVIDIA Sionna para criar sistemas de comunicação sem fios nativos de IA.

Aplicações Práticas na Investigação

Os projetos atuais focam-se em desafios concretos, como a eficiência energética e a latência em sistemas autónomos. Um exemplo notável vem do King’s College London, onde investigadores utilizaram o NVIDIA Sionna para otimizar a comunicação de um braço robótico. Ao implementar uma abordagem de comunicações semânticas orientadas a objetivos, a equipa reduziu o tempo de conclusão de tarefas em até 52,6% em comparação com a transmissão periódica de imagens.

Outro avanço significativo foi demonstrado pela SoftBank, que integrou um recetor neuronal no NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN (ACAR). Em testes controlados com interferência, esta tecnologia proporcionou um ganho de débito de uplink de até 60% face a recetores convencionais. Adicionalmente, a Universidade de Leeds utilizou um sistema de "rede numa caixa" alimentado por NVIDIA DGX Spark para prever a procura da rede com 10 minutos de antecedência, resultando numa redução de 45,6% no consumo energético da rede de acesso rádio (RAN).

Consequências para o Desenvolvimento de Redes

A adoção destas ferramentas traz duas consequências principais para o setor:

• Aceleração da Simulação: A integração de modelos de canais de rádio acelerados por GPU no simulador 5G-LENA, realizada pelo CTTC, permitiu reduzir o tempo de simulação de cerca de três horas para 10 a 20 minutos. Isto permite aos investigadores testar mais cenários complexos antes de avançarem para ensaios de campo dispendiosos.
• Resiliência e Eficiência: A utilização de recetores neurais e gémeos digitais permite que as redes futuras se adaptem em tempo real a condições de rádio variáveis, mantendo a conectividade de robôs e sistemas autónomos mesmo em ambientes com interferência significativa.

Embora a NVIDIA mencione uma adoção global, a disponibilidade específica destas ferramentas de investigação em Portugal segue os termos de licenciamento de código aberto disponíveis no GitHub. Não foram anunciadas restrições geográficas para o acesso a estes frameworks de desenvolvimento, que são utilizados por instituições académicas em diversos países.

Fontes

• https://blogs.nvidia.com/blog/telco-open-source-tools-research-6g-networks/