Accélérer la conception de points radio en intérieur avec l’IA

La connectivité sans fil indoor devient de plus en plus essentielle. La conception et le déploiement de points radio en intérieur sont généralement des processus longs et laborieux.

Des études récentes sur l’utilisation du réseau cellulaire montrent que le trafic intérieur prend 87% du temps d’utilisation aux États-Unis et génère 70% du trafic mondial de données mobiles. Quand on parle de couverture indoor, on pense aux grandes zones intérieures telles que les bureaux, les stades, les centres commerciaux et les universités.

Le déploiement de la connectivité (LTE puis 5G) à l’intérieur d’un nouveau bâtiment nécessite une étude du site et une conception initiale de la mise en page par points, ce qui est souvent un processus long et coûteux. Une étude du site est nécessaire pour déterminer le nombre optimal et la disposition des points radio pour un étage pour un déploiement et des performances optimaux.

Une étude de site comprend plusieurs étapes :

• Identifier le type de mur (béton, verre, métal, etc.) de tous les segments de mur.
• Mesurer les interférences des macrocellules (le signal transmis par les stations de base macro extérieures à proximité) afin de calculer leurs interférences sur des emplacements intérieurs.
• Un concepteur radio expérimenté devra déterminer les meilleurs emplacements de points radio en concevant, évaluant et réitérant la carte thermique de propagation du signal générée par un logiciel de planification de radiofréquences (RF), afin de maximiser l’efficacité de la couverture pour chaque étage.

L’ensemble du processus de conception est non seulement coûteux mais fastidieux, prenant jusqu’à des dizaines de jours pour être achevé pour un grand bâtiment. En raison de ces facteurs, la méthodologie de déploiement de la connectivité actuelle n’est pas évolutive et elle limite l’activité en intérieur.

Ericsson a mis au point un déploiement basée sur l’apprentissage automatique qui va générer une carte thermique de la disposition optimale des points à partir d’un plan d’étage donné. Ils utilisent ce qu’on appel GAN. Les GAN sont bien connus pour leur capacité à générer des images artificielles. Le modèle déployé par Ericsson a le potentiel d’explorer l’espace de recherche que les concepteurs humains n’ont pas trouvé.

Certaines applications intéressantes utilisant les GAN incluent la coloration des personnages de dessins animés à partir de leurs images d’esquisse. De nouveaux métiers voient le jour comme le designer IA qui va entre autre segmenter un plan d’étage aussi large en plusieurs parties de taille raisonnable. La méthode proposée devrait réduire le temps de conception coûteux des experts en radio, le plus grand obstacle à un plus grand nombre d’appels budgétaires initiaux, de quelques jours à quelques minutes, et ainsi permettre aux entreprises d’atteindre beaucoup plus de bâtiments en indoor.