Die heute geforderte Vielseitigkeit verlangt mehr als nur leistungsfähige Hardware. Gefragt sind intelligente, lernfähige Netze, die sich selbst organisieren, optimieren und anpassen können. Genau hier kommen Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung ins Spiel.
Vom Mobilfunknetz zum lernenden System
Traditionell waren Mobilfunknetze eher statisch aufgebaut: Einmal konfiguriert, liefen sie mit definierten Parametern, menschliche Eingriffe waren häufig nötig. Doch die Komplexität heutiger Netze macht dieses Vorgehen zunehmend ineffizient, insbesondere, wenn Netzbetreiber mit mehreren Lieferanten arbeiten und ihre Infrastruktur ständig erweitern müssen.
Automatisierung ermöglicht hier einen Paradigmenwechsel: Routineaufgaben wie die Verteilung von Netzlast, die Konfiguration neuer Funkzellen oder die Erkennung von Störungen lassen sich automatisiert und in Echtzeit erledigen. KI-gestützte Systeme gehen noch einen Schritt weiter: Sie analysieren große Datenmengen aus dem laufenden Betrieb, erkennen Muster und leiten daraus Vorschläge oder direkt Maßnahmen zur Optimierung ab.
Warum Automatisierung allein nicht reicht und KI den Unterschied macht
Ein automatisiertes Netz kann vordefinierte Abläufe ausführen. Doch die reale Netzumgebung ist dynamisch: Das Verhalten der Nutzer ändert sich je nach Tageszeit, Veranstaltungen oder Notfällen. Auch technische Störungen treten oft nicht nach „Schema F“ auf.
Hier entfaltet KI ihr Potenzial: Algorithmen können Veränderungen frühzeitig erkennen und das Netz proaktiv anpassen. Sie helfen etwa dabei, Frequenzen effizient zu nutzen, Ausfälle vorherzusagen oder bestimmte Qualitätsziele (etwa geringe Latenz für Gaming oder hohe Zuverlässigkeit für Notfalldienste) gezielt einzuhalten. Solche Systeme lernen kontinuierlich dazu, sei es durch Rückmeldungen aus dem Netzbetrieb oder durch Simulationen. Mit der Zeit entstehen dadurch immer autonomere Netzwerke, die nur in Ausnahmefällen menschliche Eingriffe benötigen.
Anwendungsbeispiele: Was heute schon möglich ist
Ein Beispiel ist das sogenannte „Network Slicing“: Dabei werden virtuelle Netze („Slices“) auf derselben physischen Infrastruktur geschaffen, jedes mit eigenen Leistungsmerkmalen. Ein autonomes Fahrzeug könnte etwa ein besonders latenzarmes Netz nutzen, während ein Smart-Home-Gerät mit geringem Datenvolumen auf ein energiesparendes Netz zurückgreift. KI sorgt hier dafür, dass Ressourcen flexibel und effizient zugewiesen werden, ohne dass sich die einzelnen Anwendungsfälle gegenseitig stören.
Ein anderes Beispiel ist die Energieoptimierung: Gerade Mobilfunkstandorte in ländlichen Gebieten arbeiten oft nicht rund um die Uhr am Kapazitätslimit. KI kann dort helfen, bestimmte Komponenten zeitweise abzuschalten, ohne dass die Nutzer davon etwas merken. Das spart Energie und reduziert Betriebskosten, ohne die Netzqualität zu beeinträchtigen.
Wie sich Netzbetreiber auf die Zukunft vorbereiten
Viele Netzbetreiber befinden sich aktuell im Übergang: Sie bauen ihre bestehenden Systeme schrittweise zu intelligenteren Netzwerken aus. Dabei setzen sie auf modulare Softwarelösungen, die bestehende Infrastrukturen integrieren, aber auch neue Standards wie O-RAN (Open Radio Access Network) unterstützen.
Wichtig ist dabei ein ganzheitlicher Ansatz: KI und Automatisierung entfalten ihr volles Potenzial erst, wenn sie über alle Netzbereiche hinweg wirken, also vom Funkzugangsnetz (RAN) über das Transportnetz bis zum Kernnetz. Nur dann können sie Informationen austauschen, Entscheidungen koordinieren und Synergien nutzen.
Fazit
Die Weiterentwicklung von 5G sowie und der künftige Übergang zu 6G werden ohne KI und Automatisierung nicht denkbar sein. Sie sind keine netten Extras, sondern fundamentale Bausteine für ein Netz, das skalierbar, flexibel und wirtschaftlich betrieben werden kann.
Dabei geht es nicht nur um Effizienz, sondern auch um Innovation: Neue Dienste, Geschäftsmodelle und Nutzererlebnisse entstehen genau dort, wo das Netz intelligenter wird. Wer heute auf lernfähige Systeme setzt, baut die Grundlage für die Kommunikation von morgen.
