電信業在六年前就開始利用 5G 網路的優點。然而，如今這場提供超高速無線網路的競賽，卻像是龜兔賽跑，因為一些行動網路營運商正苦於應對成本高昂且複雜的網路需求。
進階資料分析公司 HEAVY.AI 今天推出解決方案，讓營運商處於更平等的立足點。其初始產品 HeavyRF 以 NVIDIA Omniverse 平台為基礎，提供新一代網路規劃和營運工具，以打造數位孿生。
HEAVY.AI 執行長 Jon Kondo 表示：「在未來十年內，全世界將耗資數兆美元建設 5G 網路，而我們的電信網路客戶正十分擔心這些錢中有多少被浪費掉。」 「運用 HEAVY 的進階分析和以 NVIDIA Omniverse 為基礎的即時模擬，客戶將可大幅節省時間和金錢。」
HEAVY.AI 也宣佈 Charter Communications 會合作將此工具整合至其 Spectrum 電信網路的建模和規劃營運中，該網路在美國 41 個州擁有 3200 萬名客戶。HEAVY 與 Charter 的合作關係也從現有的營運分析業務，拓展 到5G網路規劃。
Charter Communications 分析與自動化資深總監 Jared Ritter 表示：「HEAVY.AI 的全新數位孿生功能讓我們能以前所未有的方式探索和微調不斷擴展的 5G 網路。」
如果沒有數位孿生技術，電信營運商必須將微型基地台和基地塔放在人口稠密地區，以便理解無線電發報器、環境、移動中的人員和裝置之間的相互作用，或者是使用無法提供像是樹木密度或大樓干擾等關鍵因素的工具。
由於頻譜帶較高，早期的 5G 部署需要增加 300% 的基地台，以達到與前一代相同的覆蓋率，也稱為「長期演進技術(Long Term Evolution，LTE)」。研究人員 Analysys Mason 表示，5G 站點比 LTE 站點多消耗 300% 的電力，且如果以相同方式部署，成本會比 LTE 站點高 4 倍。
這些大幅升高的數據正促使業界尋求效率提升。Heavy.AI 的數位孿生解決方案運用 GPU 加速的分析和即時地球物理製圖，讓電信公司得以在數秒內透過 HeavyRF 模組測試無線電頻率 (RF) 的傳播情境。首次安裝時，可以更準確地放置和調整基地台和微型基地台，進而大幅節省時間和成本。
HeavyRF 模組透過將機動性和包裹資料等關鍵業務資訊以及客戶體驗資料緊密整合在 RF 規劃工作流程中，協助電信公司更高效地規劃、建構和營運新網路的目標。
使用 RF 同步數位孿生，可以讓 Charter Communications 的規劃人員最佳化容量和覆蓋率，並以互動方式檢視如何將部署模式的改變進而爭取到與維繫更多家庭層面的客戶。
其目標是利用機器學習和巨量資料流程不斷反映現有真實世界的條件。
數位孿生將使用現代 GPU 的平行運算功能進行視覺模擬，並使用 NVIDIA Omniverse RTX 渲染器的即時 RTX 光線追蹤技術，產生 RF 訊號的物理模擬。
對電信公司而言，這不僅僅是投資傳統網路。隨著人工智慧應用和服務的興起，這些公司試圖為需要5G網路來運作的裝置、自駕車、家電、機器人和城市基礎設施奠定基礎。
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