La plateforme de recherche 6G que Nvidia propose désormais aux chercheurs établit, selon la société américaine, une nouvelle approche pour les prochaines phases de mise au point de technologies de communication radio cellulaires. Elle procure notamment une suite complète d’outils capables de s’appuyer sur des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) pour développer les technologies de réseau d'accès radio RAN (Radio Access Network).

D’ores et déjà Ansys, Arm, le laboratoire ETH Zurich, Fujitsu, Keysight, Nokia, Northeastern University, Rohde & Schwarz, Samsung, SoftBank et Viavi comptent parmi les premiers adoptants et partenaires de l'écosystème que souhaite bâtir Nvidia autour de sa plate-forme.

« L'augmentation massive du nombre d'appareils connectés et la multitude de nouvelles applications dans la 6G nécessiteront un pas en avant dans l'efficacité spectrale sans fil des communications radio, explique Ronnie Vasishta, vice-président senior en charge des télécommunications chez Nvidia. La clé pour y parvenir sera l'utilisation de l'IA, d'une pile de référence RAN complète définie par logiciel et d'une technologie de jumeau numérique de nouvelle génération. »

Dans ce cadre, la plateforme Nvidia 6G Research Cloud se compose de trois briques de base conçues par la société. En premier lieu, Aerial Omniverse Digital Twin for 6G est une application de référence qui autorise des simulations précises au niveau physique de systèmes 6G complets. Ce logiciel intègre des simulateurs de RAN et des équipements utilisateur définis par logiciel, ainsi que des propriétés réalistes du terrain et des objets. Grâce au jumeau numérique Omniverse, les chercheurs pourront simuler et créer des algorithmes de station de base fondés sur des données spécifiques au site physique visé et entraîner des modèles en temps réel pour améliorer l'efficacité de la transmission.

En second lieu, Aerial CUDA-Accelerated RAN est une pile RAN complète définie par logiciel qui procure aux chercheurs de la flexibilité pour personnaliser, programmer et tester les réseaux 6G en temps réel.

Enfin, Sionna Neural Radio Framework est un framework qui offre une intégration transparente avec les environnements populaires de mise au point de systèmes d’apprentissage automatique (ML, Machine Learning) tels que PyTorch et TensorFlow, exploitant les processeurs graphiques de Nvidia. Et ce pour générer et capturer des données et réaliser l'apprentissage de modèles IA et ML à grande échelle. Ce logiciel inclut Sionna, un outil de recherche au niveau des liaisons pour les simulations sans fil fondées sur l'IA/ML. Les chercheurs impliqués dans la 6G pourront donc mettre en œuvre tous les éléments de cette plateforme pour travailler sur la future convergence de la 6G et de l’IA.

A ce niveau, selon Nvidia, les tests et la simulation joueront un rôle essentiel dans le développement de cette prochaine génération de technologie sans fil.

On notera que l’éditeur américain d’outils de simulation Ansys (en cours de rachat par Synopsys) indique qu’il va intégrer de manière transparente son solveur de pointe Perceive EM au sein de l'écosystème Omniverse. Perceive EM va aider à la création de jumeaux numériques pour les systèmes 6G en vue d’ouvrir la voie à des systèmes de communication 6G compatibles avec l’IA. Le solveur Perceive EM, optimisé par le solveur de méthode d'éléments finis HFSS de la société, va permettre d’évaluer l’impact des conditions réelles sur les performances des réseaux sans fil grâce à des capacités prédictives de pointe, en s’appuyant sur des jumeaux numériques de systèmes 6G .

De son côté, Keysight a annoncé que ses outils de conception spécifiques à la mise au point de systèmes de communication sans fil seront combinés à la plateforme 6G Research Cloud pour valider leur fonctionnement par le biais de technologies d'émulation de réseau de bout en bout. Selon Keysight, il est probable que la 6G soit la première génération de technologie sans fil à reposer entièrement sur l'IA. La validation de nouvelles approches algorithmiques optimisées pour augmenter la capacité, la vitesse et les différents types d'utilisation du réseau requiert dans ce cadre l'émulation de conditions de réseau réalistes à grande échelle. D’où la nécessité d'outils qui émulent de manière réaliste chaque partie d'un système sans fil pour former, tester et affiner les algorithmes IA mis en place.

Enfin, on notera aussi que l'annonce de Nvidia s’inscrit dans un mouvement plus large d’utilisation de l’IA pour la 6G, comme en témoigne la récente naissance de l’alliance AI-RAN annoncée le 26 février dernier, lors de l’ouverture du salon Mobile World Congress 2024. Une alliance qui réunit AWS, Arm, Ericsson, Microsoft, Nokia, Nvidia, Samsung, SoftBank et T-Mobile, ainsi que l’université Northeastern (située à Boston aux Etats-Unis) et la jeune société américaine DeepSig. L’objectif affiché de cette alliance est de faire évoluer les capacités du réseau d’accès radio grâce à l’intelligence artificielle afin d’améliorer son efficacité spectrale et énergétique, et de déployer des services IA à la périphérie de réseau via le RAN pour notamment offrir de nouveaux services aux utilisateurs mobiles.

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