• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G

Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G

© iStock

Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.

В Научно-исследовательском институте телекоммуникаций (НИИТ) НИУ ВШЭ создали экспериментальный стенд 5G/6G, на котором можно развернуть работающую тестовую сеть мобильной связи и исследовать ее поведение в различных условиях. Сейчас на платформе уже запущены ключевые программные компоненты сети 5G, а исследователи собирают телеметрию на разных уровнях протокольного стека и тестируют MIMO. Следующий этап связан с технологиями 6G, включая O-RAN, xApp, IAB, реалистичное моделирование радиоканала и нейросетевые решения. В перспективе стенд должен связать научную идею, компьютерную модель и экспериментальный прототип.

Физически стенд представляет собой лабораторный комплекс, на котором можно развернуть полноценную тестовую сеть мобильной связи. В ее состав входят вычислительные серверы, программные компоненты сети, оборудование для организации радиоканала, программно-определяемые радиосистемы USRP, антенны, пользовательские устройства и средства измерения.

Основные компоненты уже реализованной части стенда — базовая станция 5G, пользовательское устройство и ядро сети. Управлять ими можно через специальный веб-интерфейс: запускать и останавливать компоненты, менять условия радиоканала, создавать нагрузку и наблюдать за изменениями параметров связи. На экране отображаются состояние сети, характеристики радиоканала, скорость передачи данных, уровень ошибок, отношение сигнал/шум и другие показатели.

При этом стенд не ограничивается одним способом проведения экспериментов. Его архитектура модульная: для одних исследований важнее возможность работать с реальным радиооборудованием, для других — быстро и воспроизводимо моделировать заданные сценарии.

Кучерявый Евгений Андреевич

Евгений Кучерявый

По словам директора Научно-исследовательского института телекоммуникаций НИУ ВШЭ Евгения Кучерявого, сегодня уже разработана  и действует исследовательская платформа 5G с рядом программных компонентов технологии 6G. На ней развернуты ядро 5G, программная базовая станция OAI gNB, программное пользовательское устройство OAI UE, средства моделирования радиоканала, генерации трафика и мониторинга.

На стенде уже успешно запущены OAI gNB, OAI UE, 5G Core и FlexRIC — платформа для взаимодействия с интеллектуальным контроллером радиосети. Исследователи также протестировали сбор данных с разных уровней протокольного стека — MAC, RLC и PDCP — при различных типах трафика. Это позволяет получать подробную телеметрию того, как сеть передает данные и использует радиоресурсы.

Отдельно исследователи проверили функциональность MIMO — технологии одновременной передачи нескольких потоков данных. Эксперименты проводились как с применением USRP, так и в программном симуляторе.

Моделирование и эксперимент

Один из показательных экспериментов на стенде связан со сбором телеметрии из работающей сети 5G. Сначала исследователи запускают базовую станцию, пользовательское устройство и ядро сети, затем создают различные типы трафика. Специальное приложение получает данные о работе сети: скорость передачи, задержки на отдельных уровнях протокольного стека, количество занятых радиоресурсов, качество сигнала, ошибки передачи и другие параметры.

Например, при интенсивной передаче данных можно увидеть, как растет нагрузка на радиоканал, сколько ресурсов выделяется пользователю и как при этом меняются скорость и качество передачи.

«Ценность такого эксперимента заключается в том, что мы наблюдаем не абстрактную модель, а работу реального программно-аппаратного комплекса», — отмечает Евгений Кучерявый.

Полученные данные могут использоваться для разработки алгоритмов, которые автоматически принимают решения по управлению сетевыми ресурсами. На стенде уже тестировался сбор данных на уровнях MAC, RLC и PDCP при разных типах трафика. В частности, система позволяет получать показатели пропускной способности пользовательского устройства, задержки на уровне RLC и использования радиоресурсов.

Такой подход важен потому, что компьютерная модель и физический эксперимент решают разные задачи. В модели можно быстро проверить идею, менять большое количество параметров и проводить множество экспериментов. Но любая модель основана на определенных допущениях. В реальной системе возникают особенности взаимодействия программных компонентов, задержки обработки, ограничения оборудования, ошибки синхронизации и реальные характеристики радиоканала, которые сложно полностью учесть заранее.

«Моделирование и физический эксперимент не конкурируют друг с другом — они решают разные задачи», — говорит Евгений Кучерявый.

Собственная экспериментальная инфраструктура позволяет пройти весь путь исследования: сначала проверить разработку в программной среде имитационного моделирования, затем встроить ее в работающую сеть и посмотреть, как она ведет себя в реальных условиях.

Например, новый алгоритм может хорошо работать в математической модели, но после интеграции в сеть выяснится, что для принятия решения данные поступают недостаточно быстро или управляющее действие невозможно реализовать через имеющиеся интерфейсы. Стенд позволяет выявить такие ограничения на экспериментальном этапе.

Скорость, эффективность и интеллектуальное управление

Одно из основных направлений развития стенда связано с радиоинтерфейсом. MIMO позволяет использовать несколько антенн одновременно: вместо одного пути передачи данных сеть получает несколько параллельных. Это повышает скорость и эффективность связи.

Следующий шаг — massive MIMO, где количество антенн существенно увеличивается. Это дает возможность точнее направлять радиосигнал и одновременно обслуживать больше пользователей. Такие технологии могут использоваться не только для ускорения передачи данных, но и для анализа окружающей среды (радиозондирование).

Еще два важных направления связаны с архитектурой сети. O-RAN предполагает более открытую архитектуру, в которой функции сети можно разделять и подключать к ним дополнительные программные приложения. xApp — небольшое специализированное приложение для управления или анализа сети. Например, оно может следить за нагрузкой и качеством связи и рекомендовать или выполнять изменение параметров работы сети.

Технология IAB, в свою очередь, позволяет использовать мобильную сеть не только для связи с пользователями, но и для соединения самих элементов инфраструктуры. Часть базовых станций или узлов может получать связь по беспроводному каналу, без необходимости прокладывать к каждому из них отдельный кабель.

Для нынешнего этапа развития стенда Евгений Кучерявый выделяет три направления: MIMO, O-RAN вместе с xApp и IAB. MIMO непосредственно связано с развитием радиоинтерфейса и увеличением возможностей сети, O-RAN и xApp позволяют перейти от простого наблюдения за сетью к интеллектуальному управлению, а IAB дает возможность исследовать более гибкие и распределенные архитектуры будущих сетей.

Следующий этап развития стенда также предполагает интеграцию Sionna для более реалистичного моделирования радиоканала и эксперименты с нейросетевым приемником.

ИИ для сети и сеть для ИИ

Отдельная линия исследований связана с искусственным интеллектом. Здесь, как отмечает директор НИИТ, важно различать два направления.

«Искусственный интеллект для сети» означает, что ИИ помогает самой сети работать лучше: анализирует телеметрию, прогнозирует нагрузку и оптимизирует использование радиоресурсов.

© iStock

«Сеть для искусственного интеллекта» — обратная идея. В этом случае сама сеть становится инфраструктурой, которая позволяет создавать и предоставлять пользователям интеллектуальные услуги.

Один из практических сценариев, который рассматривается для стенда, связан с IMS и ИИ-агентами. IMS — программная платформа для создания коммуникационных услуг поверх мобильной сети: голосовой связи, мультимедийных и современных интеллектуальных сервисов.

В плане развития стенда также предусмотрена эмуляционная среда IMS и демонстрационная услуга обработки речи, способная автоматически обнаруживать и маскировать отдельные слова или фрагменты аудиопотока. В перспективе во время обычного разговора система сможет в реальном времени обрабатывать речь и предоставлять дополнительные функции — например, перевод разговора, интеллектуальную помощь оператору или автоматическую обработку информации. Для пользователя это будет выглядеть как обычный звонок, но сеть в процессе будет предоставлять дополнительную интеллектуальную услугу.

Именно сценарии с использованием IMS, ИИ-агентов и, например, перевода звонков в реальном времени рассматриваются как одно из направлений дальнейшего развития стенда.

Для науки и образования

Стенд создается не только как исследовательский инструмент. Он рассчитан сразу на несколько задач — от научных экспериментов до обучения и предварительной проверки прикладных решений.

Для исследователей это площадка, где можно проверять новые алгоритмы управления сетью, изучать MIMO, Open RAN, IAB и интеллектуальное управление. Для студентов — возможность перейти от изучения архитектуры 5G/6G по схемам к самостоятельным экспериментам: запустить сеть, подключить пользовательское устройство, изменить параметры канала, создать нагрузку и проанализировать результат.

Для стенда уже разработан набор лабораторных работ, которые могут использоваться в образовательных программах университета. Они также могут стать частью профильной программы дополнительного профессионального образования.

Наконец, стенд может использоваться в совместных проектах с компаниями как площадка для предварительной проверки новых решений. Алгоритм можно сначала разработать и протестировать в программной среде, а затем проверить в составе работающего экспериментального комплекса.

Таким образом, стенд одновременно выполняет функции исследовательской инфраструктуры, образовательной лаборатории и потенциальной площадки для прикладных разработок.

Из лаборатории — к промышленному применению

Потенциальные результаты таких исследований могут быть востребованы в нескольких отраслях.

В промышленности и робототехнике мобильные роботы, датчики и системы видеонаблюдения могут одновременно создавать большую нагрузку на сеть. Для таких сценариев важны надежность связи, низкие задержки и способность быстро адаптироваться к изменению нагрузки.

В транспорте и беспилотных системах устойчивый обмен данными нужен автономным транспортным средствам, беспилотникам и подключенной инфраструктуре. Здесь могут применяться MIMO, распределенные сети и интеллектуальное управление радиоресурсами.

Еще одно направление — умный город и новые интеллектуальные услуги. Сеть может объединять большое количество устройств и одновременно предоставлять сервисы, связанные с обработкой данных и искусственным интеллектом, включая услуги на базе ИИ-агентов.

Отдельный сценарий связан с территориями, где прокладка кабельной инфраструктуры затруднена или слишком дорога. Здесь интерес представляет IAB, позволяющий исследовать беспроводное соединение элементов сетевой инфраструктуры.

Однако между научной идеей и промышленным применением есть несколько этапов. По словам Евгения Кучерявого, сначала формулируется научная гипотеза или создается алгоритм, после чего его проверяют математически и в программной среде имитационного моделирования. Затем алгоритм встраивается в работающую сеть на стенде, где можно измерить его влияние на скорость, задержку, ошибки, устойчивость соединения и использование ресурсов.

© iStock

Если эксперимент дает положительный результат, создается более законченная версия решения — программный модуль, xApp, компонент сети или услуга. Следующий шаг — пилотный проект, возможно совместно с индустриальным партнером. И только после подтверждения эффективности технология может быть адаптирована для конкретного продукта, инфраструктуры или отраслевого сценария.

«Стенд закрывает очень важный промежуточный этап между научной идеей и внедрением. Он позволяет перейти от формулы или компьютерной модели к экспериментально подтвержденному прототипу», — подчеркивает Евгений Кучерявый.

Ближайшие планы

В ближайший год исследователи планируют получить ряд измеримых результатов. Среди них — подтверждение работоспособности MIMO в составе стенда, сравнительные измерения пропускной способности при разных конфигурациях передачи, измерения средней задержки и устойчивости передачи данных, а также оценка доли успешно установленных и поддерживаемых сеансов связи.

Кроме того, планируется сформировать набор воспроизводимых экспериментальных сценариев MIMO и работающую систему сбора сетевой телеметрии, создать xApp для анализа параметров работы сети и провести первые эксперименты по интеллектуальному управлению сетью.

Еще несколько задач связаны непосредственно с развитием технологий 6G: развертывание и проверка минимальной цепочки IAB, запуск реалистичного моделирования радиоканала с учетом трехмерной среды и первые испытания нейросетевого приемника или функционально близкого решения.

Таким образом, ключевым результатом следующего этапа должно стать появление экспериментально подтвержденной платформы, на которой можно сопоставимо измерять скорость, задержку, надежность и эффективность различных алгоритмов.

В дальнейшем стенд будет расширяться технологиями 6G и инструментами искусственного интеллекта — как для управления сетью, так и для создания новых интеллектуальных услуг. При этом сами стандарты 6G пока находятся в процессе разработки международным форумом 3GPP.

Для НИИТ ВШЭ такая инфраструктура становится связующим звеном сразу между несколькими задачами: фундаментальными и прикладными исследованиями, подготовкой специалистов и созданием прототипов. Ее принципиальное отличие от обычной программной модели — возможность проверить разработку не только в симуляции, но и в работающем программно-аппаратном комплексе, постепенно приближая научный результат к условиям реального применения.

Вам также может быть интересно:

Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.

Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники

На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.

В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.

Гибридный интеллект: на форуме «Технопром-2026» обсудили, как развивать компетенции в эпоху ИИ

Искусственный интеллект не создает новые профессии, а меняет содержание старых. К такому выводу пришли участники сессии «Гибридный интеллект: цифровые и человеческие драйверы развития», организованной Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в рамках XIII Международного форума технологического развития «Технопром-2026». Эксперты обсудили, как меняется содержание труда, какие компетенции становятся востребованными и что мешает компаниям в полной мере использовать возможности новых технологий.

Ученые НИУ ВШЭ представили свою разработку для систем связи 6G

Терагерцовая нейроморфная схема, разработанная учеными Вышки, позволяет сделать системы связи 6G одновременно более точными и менее энергоемкими. Точность определения положения мобильных устройств внутри помещений достигает 99%. Результаты работы представили на PIERS 2026 — международном симпозиуме по фотонике и электромагнетизму в Китае.

4 сценария, 19 отраслей, 2036 год: НИУ ВШЭ расширил масштаб доклада о перспективах развития российской экономики

Высшая школа экономики продолжает работу по подготовке ежегодного исследования «Сценарии развития российской экономики в условиях геополитической турбулентности». Доклад предназначен для компаний и госструктур, принимающих инвестиционные решения и формирующих стратегии развития. О том, чем уникален этот прогноз и какие сценарии закладывают в него эксперты, в интервью новостной службе «Вышка.Главное» рассказал руководитель проекта, директор Центра стратегического прогнозирования ИСИЭЗ ВШЭ Михаил Голанд.

Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

ФКН ВШЭ поделился экспертизой в сфере ИИ с участниками «Больших вызовов» в «Сириусе»

В образовательном центре «Сириус» масштабным фестивалем научных проектов завершилась 11-я всероссийская научно-технологическая проектная образовательная программа «Большие вызовы». Представители факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ поделились экспертизой с ее участниками и выступили в роли наставников и членов жюри.

В НИУ ВШЭ представлены новые ИИ-продукты iFORA для аналитики и исследований

Эксперты Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ представили новые продукты и разработки, созданные на базе ИИ-платформы iFORA. Они продемонстрировали, как возможности iFORA применяются в исследовательской и аналитической работе, а также рассказали о стратегии развития пользовательских сервисов.

Исследователи ФКН ВШЭ завоевали золотую медаль на международном соревновании по машинному обучению

Команда, в состав которой вошли сотрудники Международной лаборатории статистической и вычислительной геномики Алексей Шмелев и Никита Червов, выпускник 2025 года магистратуры «Анализ данных в биологии и медицине» ФКН НИУ ВШЭ Иван Геворков, а также двое студентов из США, показала высокий результат на международном соревновании по машинному обучению The 2026 NeuroGolf Championship. Команда получила золотую медаль и заняла 7-е место в итоговом рейтинге.