Las redes 5G son complejas. Deben manejar diferentes tipos de conexiones. Estas redes apoyan a industrias, ciudades y usuarios móviles. Gestionar el tráfico es difícil. Los métodos tradicionales no son eficientes. Open RAN (O-RAN) es un nuevo enfoque. Permite un mejor control de las funciones de la red. Ayuda a mejorar la experiencia del usuario. Esto es posible mediante la automatización y la inteligencia artificial (IA). La IA ayuda a tomar decisiones inteligentes en tiempo real. Este documento presenta un marco de software llamado ns-O-RAN. Combina un Controlador Inteligente de RAN del mundo real con un simulador de red. Esto permite probar soluciones de IA sin hardware costoso. El estudio también propone un método de traspaso inteligente. El traspaso es el proceso de cambiar usuarios entre estaciones base. El objetivo es reducir retrasos y mejorar la velocidad. El nuevo método utiliza el aprendizaje por refuerzo profundo (DRL). El DRL aprende la mejor manera de asignar usuarios a estaciones base. El marco recopila una gran cantidad de datos. Entrena el sistema de IA utilizando estos datos. El modelo aprende de las condiciones de red pasadas. Luego toma mejores decisiones para el futuro. La solución propuesta aumenta la eficiencia de la red. Los investigadores probaron su modelo. Lo compararon con métodos de traspaso tradicionales. Esto significa velocidades más rápidas y menos pérdidas de conexión. El marco también habilita el monitoreo en tiempo real. Detecta problemas de red rápidamente y se adapta a las condiciones cambiantes. Esto asegura que los usuarios obtengan conexiones estables y de alta calidad. Además, este enfoque apoya diferentes tipos de aplicaciones. Funciona bien para streaming de video, llamadas de voz y automatización industrial. Este trabajo tiene implicaciones importantes. Ayuda a los proveedores de telecomunicaciones a mejorar la calidad del servicio. También reduce costos operativos. Los investigadores e ingenieros pueden usar este marco para un desarrollo posterior. Este estudio contribuye al futuro de las redes móviles impulsadas por IA.
Mahalaxmi et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.