Il 6G e le reti AI native si prospettano come la prossima grande rivoluzione nelle telecomunicazioni. Ma non si tratta soltanto di un salto in avanti in termini di velocità e capacità. Mentre gli addetti ai lavori si interrogano su specifiche tecniche, bande di spettro e architetture, c’è una certezza che sta emergendo con prepotenza: l’intelligenza artificiale sarà il cuore pulsante di queste nuove reti mobili, ridefinendo il modo in cui funzionano e si evolvono.
A sottolinearlo è Iain Gillott, Senior Research and Technical Advisor di WIA, la Wireless Infrastructure Association. Mentre il 5G ha visto l’intelligenza artificiale applicata come strumento per ottimizzare reti esistenti, secondo l’analisi di Gillott il 6G si preannuncia come una rete dove l’AI non sarà un’aggiunta, ma un pilastro fondamentale, profondamente integrato in ogni strato dell’infrastruttura.
Dalla gestione automatica alla collaborazione distribuita, passando per un utilizzo etico dell’intelligenza artificiale, il 6G e le reti AI native trasformeranno il design e l’operatività delle reti del futuro, aprendo scenari inediti e in continua evoluzione.
Indice degli argomenti
L’AI come elemento fondante del 6G
L’AI come fondamento essenziale di 6G è uno dei concetti chiave esplorati da Gillott. A differenza delle reti 5G, che hanno visto l’intelligenza artificiale adattarsi a un’architettura esistente, il 6G sarà progettato fin dall’inizio con l’AI integrata. Secondo Gillott, l’intelligenza artificiale non solo ottimizza i parametri della rete, ma diventa il cuore pulsante del suo funzionamento. Questo approccio radicale implica che le AI modificheranno il comportamento delle reti a un livello fondamentale, con modelli AI responsabili della creazione autonoma dei servizi, della gestione senza intervento umano e dell’orchestrazione basata sugli intenti. In pratica, la rete 6G si autogestirà, adattandosi e ottimizzando continuamente i suoi parametri in tempo reale.
Automazione in tempo reale
Nel passaggio dal 5G al 6G, l’automazione assume una dimensione completamente nuova. Come sottolineato da Gillott, le reti 6G saranno caratterizzate da una completa automazione, dove l’AI monitorerà costantemente il comportamento della rete, prendendo decisioni autonome e applicando modifiche in tempo reale. Questo processo di automazione non riguarderà solo la gestione delle risorse, ma anche l’allocazione dinamica delle risorse e l’evoluzione dei software. L’intelligenza artificiale renderà la RAN (Radio Access Network) non solo un semplice strato di trasmissione dati, ma un sistema consapevole del contesto, capace di prendere decisioni autonome e ottimizzare le performance in base alle esigenze istantanee.
Apprendimento distribuito e collaborazione
Un altro aspetto centrale della visione del 6G presentata da Gillott riguarda l’apprendimento distribuito. In un mondo sempre più interconnesso, le reti 6G dovranno fare affidamento su sistemi AI distribuiti che siano formati in migliaia di nodi edge utilizzando il federated learning. Questo approccio riduce al minimo i rischi legati alla privacy e alla sicurezza, garantendo al contempo che l’intelligenza artificiale evolva in tempo reale, adattandosi a nuovi ambienti senza dover essere continuamente riaddestrata da zero. Ogni nodo della rete contribuirà a migliorare i modelli AI, attraverso un processo di apprendimento collaborativo tra più agenti, che lavoreranno insieme per ottimizzare le prestazioni.
Sensibilità e consapevolezza ambientale grazie all’AI
Gillott evidenzia anche l’importanza delle funzionalità di rilevamento e consapevolezza ambientale, che saranno fondamentali per il 6G. Le reti 6G, infatti, non si limiteranno a trasmettere e ricevere dati, ma diventeranno una rete di sensori distribuiti in grado di rilevare la presenza di oggetti, movimenti e persino la forma degli oggetti nel loro raggio d’azione. Questo sistema di sensori intelligenti, alimentato dall’intelligenza artificiale, avrà applicazioni pratiche in vari settori, dalla sorveglianza del traffico alla rilevazione di intrusioni, fino alla mappatura ambientale in tempo reale. Un cambiamento radicale che porterà il 6G a risolvere problemi complessi senza dipendere da tecnologie come il GPS, spesso vulnerabili.
Etica e governance dell’AI nel 6G
Con l’adozione massiva dell’intelligenza artificiale, nascono nuove sfide legate all’etica e alla governance. Gillott sottolinea che sarà necessario implementare quadri di riferimento per garantire l’equità, la trasparenza e l’accountability delle decisioni autonome. Le decisioni algoritmiche dovranno essere giustificate, e le azioni della rete dovranno essere auditate per garantire l’affidabilità del sistema. Le organizzazioni internazionali, come ITU, ETSI e IEEE, stanno già lavorando su principi per un’AI affidabile nelle telecomunicazioni, e questi principi saranno cruciali per il 6G. L’adozione di standard globali per AI etica e il rispetto della privacy saranno determinanti per il successo delle reti AI native.
Implicazione strategiche e prospettive
Per gli operatori di rete, i fornitori e i responsabili politici, l’introduzione di AI native RAN nel 6G comporterà un aumento della necessità di competenze cross-dominio, con gli ingegneri della RAN che dovranno essere altrettanto esperti di modelli AI quanto lo sono oggi di onde radio e modelli di interferenza. Inoltre, ci sarà una crescente richiesta di infrastrutture AI e capacità di calcolo edge, poiché l’elaborazione dei modelli AI avverrà vicino all’utente finale, per garantire prestazioni elevate. Infine, per facilitare l’innovazione, le ecosistemi aperti saranno essenziali, poiché consentiranno la rapida implementazione di nuovi modelli AI e servizi in tutta la rete.
L’evoluzione delle Ran
L’evoluzione della Ran grazie all’intelligenza artificiale migliorerà l’efficienza spettrale, ridurrà le interferenze e offrirà una migliore esperienza utente, con la rete che si auto-ottimizza e si adatta a nuove sfide e applicazioni. Sebbene il percorso verso il 6G sia ancora in fase di sviluppo, è chiaro che l’AI sarà il fondamento di questa nuova era tecnologica, abilitando una serie di possibilità infinite per le applicazioni future.
