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“Digital Twin” della rete di accesso radio

TIM ha costruito un approccio che prevede la realizzazione di un vero e proprio modello “digital twin” (https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_twin) della rete di accesso radio, una replica virtuale della rete stessa che permette di monitorare, simulare e governare il suo comportamento in real time, parallelamente al normale funzionamento della rete in campo. Ne è un esempio la piattaforma TIMplan, utilizzata per la progettazione radio dagli specialisti TIM, ma resa disponibile, mediante API e librerie di sviluppo, anche come base per l’addestramento di algoritmi come ERIS [4]. Il digital twin di rete sfrutta una piattaforma CI/CD di progettazione e successiva integrazione in rete attraverso l’approccio MLOps per l’automazione e il monitoraggio di tutte le fasi del ciclo di vita degli algoritmi di AI/ML (sviluppo, test, rilascio, deployment). In quest’ottica rientra la realizzazione, all’interno del Framework Open SMO di gestione e orchestrazione della rete d’accesso radio di TIM, di una Sandbox offerta da TIMatom (la piattaforma cloud di sviluppo e integrazione sviluppata internamente) per consentire la prototipazione di algoritmi di ottimizzazione, sia internamente a TIM che verso terze parti, come ad es. le università. Si tratta di un ambiente JupiterLab (https://jupiter.org) di sviluppo interattivo che consente l’accesso supervisionato ai dati di rete mobile, opportunamente classificati sulla base della terminologia e delle definizioni degli standard 3GPP di riferimento per le differenti tecnologie radio. In particolare, sono resi disponibili, ad es. su base cluster, diverse fonti dati di rete d’accesso radio, sia interne che esterne alla piattaforma, che possono essere utilizzate per l’elaborazione e l’analisi algoritmica, tra cui:

  • Dati e/o topologia di celle/siti con aggiornamento quotidiano;
  • Copertura radioelettrica simulata, mediante il tool TIMplan;
  • Configurazioni di cella/nodo giornaliere utilizzate per il Configuration Management (CM) per ciascun fornitore RAN;
  • Contatori e KPI di Performance Management (PM) su base cella e cluster di celle e rop (15 min) per ciascun fornitore RAN;
  • Misurazioni delle prestazioni e2e basate sulla raccolta dati da app installate su terminali mobili;
  • Tracing MDT (Minimization of Drive Test) per raccogliere i dati di rete di accesso radio direttamente dagli UE sulla rete (geolocalizzati, quando disponibili) per diversi contatori/KPI e resi disponibili dai fornitori RAN.

Si noti che la soluzione combina, nell’approccio a digital twin, dati derivati dalla rete reale e dati simulati basati su modelli accurati della rete, in base all’architettura di massima dell’ambiente Open SMO rappresentata in Fig.A. 

Figura A: Architettura dell’ambiente Open SMO con approccio Digital Twin

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Lo sviluppo algoritmico in Sandbox all’interno di un contesto di digital twin produce un artefatto utilizzabile per passare dalla prototipazione, all’ingegnerizzazione fino alla messa in esercizio delle applicazioni di AI. Gli output della Sandbox sono moduli e/o relative librerie che possono essere condivise a livello programmatico (ad es. tramite API). La chiusura della catena di ottimizzazione in closed loop avviene tramite la gestione del ciclo di vita dell’artefatto tramite la catena CI/CD, al fine di consentirne il rilascio in esercizio. Sono quindi previste funzionalità di monitoring per la raccolta dei feedback dalla rete che saranno utilizzati dalla catena MLOps per un tuning continuo degli algoritmi. Le caratteristiche di apertura e flessibilità di tale approccio rappresentano un abilitatore, potenzialmente a livello nazionale, per un nuovo modo di realizzare ed ottimizzare le reti 4G/5G e futuro 6G, mettendo a fattor comune le competenze interne, le collaborazioni con le università e i partner industriali favorendo lo sviluppo di un ecosistema attraverso opportuni progetti di ricerca, ad es. quelli relativi al programma Restart (https://www.fondazione-restart.it/it/homeitaliano/) sulle Reti Programmabili (Progetto Super - https://www.fondazione-restart.it/it/progetti/s2-super/) e sulle Industrial Networks (Progetto IN - https://www.fondazione-restart.it/it/progetti/s9-in/). L’approccio descritto è pienamente coerente con il lavoro che, anche con il contributo di TIM, è portato avanti negli enti di standardizzazione tecnica affinché l’AI possa essere nativamente contemplata nelle architetture e nelle funzionalità delle nuove release di rete 5G e nell’evoluzione verso il 6G.

 

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