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Ooredoo Qatar, Qatars führender Telekommunikationsanbieter, hatte mit den Ineffizienzen manueller Optimierung und Fehlerbehebung im Radio Access Network (RAN) zu kämpfen. Mit der Beschleunigung des 5G-Ausbaus erwiesen sich traditionelle Methoden als zeitaufwendig und nicht skalierbar [1], sie konnten die steigenden Datenanforderungen nicht effizient bewältigen, die nahtlose Konnektivität gewährleisten oder hohe Nutzererlebnisse inmitten komplexer Netzdynamiken aufrechterhalten [2].
Leistungsprobleme wie abgebrochene Gespräche, schwankende Datenraten und suboptimale Ressourcenallokation erforderten ständige manuelle Eingriffe, trieben die Betriebskosten (OpEx) in die Höhe und verzögerten Problemlösungen. Da Qatars nationale Digitalisierungsagenda fortgeschrittene 5G-Fähigkeiten forderte, benötigte Ooredoo einen proaktiven, intelligenten Ansatz für das RAN-Management, ohne die Netzzuverlässigkeit zu gefährden [3].
Ooredoo ging eine Partnerschaft mit Ericsson ein, um die cloud-native Ericsson Cognitive Software auf Microsoft Azure bereitzustellen, die einen digitalen Zwilling des RAN mit Deep Reinforcement Learning (DRL) für KI-gesteuerte Optimierung kombiniert [1]. Diese Lösung erstellt eine virtuelle Netzreplik, um Szenarien zu simulieren, umfangreiche RAN-Daten in Echtzeit zu analysieren und proaktive Tuning-Empfehlungen zu erzeugen [3].
Die Suite der Ericsson Performance Optimizers wurde 2022 in einer Pilotphase getestet und entwickelte sich bis 2023 zur vollständigen Bereitstellung, wodurch automatisierte Problemlösungen und Leistungsverbesserungen ermöglicht wurden, die sich nahtlos in Ooredoos 5G-Infrastruktur integrieren ließen [2]. Kürzliche Erweiterungen umfassen Energieeinsparungs-PoCs, die KI weiter für nachhaltigen Betrieb nutzen [5].
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Im April 2022 startete Ooredoo Qatar eine Testphase mit Ericsson Performance Optimizers, einer Suite von KI-gestützten Anwendungen, die das RAN analysieren und Optimierungs‑Insights liefern sollen. Dies markierte den Beginn der Integration fortschrittlicher KI in ihre 5G-Netzbetriebssysteme.[2] Der Test konzentrierte sich darauf, Ineffizienzen in realen Szenarien zu identifizieren und den Grundstein für eine breitere Einführung zu legen.
Anfang 2023 setzten Ooredoo und Ericsson erfolgreich cloud-native Cognitive Software auf dem sovereign Cloud-Rechenzentrum von Microsoft in Qatar ein. Die Kerninnovation ist die Digital Twin-Technologie, die das Live-RAN abbildet und sichere Simulationen von Konfigurationen ermöglicht. In Verbindung mit Deep Reinforcement Learning lernt das System aus Netzdaten, um proaktiv Optimierungen zu empfehlen und Probleme wie Abdeckungslücken oder Interferenzen zu beheben.[1][3] Diese Architektur gewährleistet latenzarme Verarbeitung, Skalierbarkeit für wachsenden 5G-Verkehr und Compliance mit lokalen Datenhoheit-Anforderungen.
Die Implementierung umfasste die Integration des KI-Stacks mit Ooredoos bestehenden RAN‑Elementen, einschließlich Ericssons 5G-Radio‑Access‑Network-Hardware. Daten aus Netzwerkzählern, KPIs und User‑Plane‑Metriken speisen das Digital Twin-Modell. Maschinelle Lernalgorithmen, insbesondere DRL‑Agenten, werden iterativ mit diesen Daten trainiert, um optimale Parameter wie Antennenneigung, Leistungspegel und Beamforming vorherzusagen. Das System arbeitet in einem geschlossenen Regelkreis: Anomalien erkennen, Korrekturen im Twin simulieren, validieren und im Live‑Netz anwenden.[6] Die Cloud‑Bereitstellung auf Azure lieferte elastische Rechenressourcen, die ein schnelles Skalieren bei Spitzenlasten ermöglichten.
Aufbauend auf dem Erfolg erweiterte Ooredoo die Lösung um Ericsson Mediation für verbesserte 5G‑ und cloud‑native Fähigkeiten.[4] Ein zentrales Proof-of-Concept 2025 für den Automated Energy Saver zeigte die Vielseitigkeit der KI und erzielte schnelle Leistungsreduktionen. Dies beinhaltete KI‑gesteuerte Aktivierungen von Dormant‑Modi und Parameteranpassungen, integriert mit der Kernoptimierungs‑Engine. Der phasenweise Rollout—Test, Bereitstellung, PoC—minimierte Risiken, wobei kontinuierliches Monitoring null Serviceunterbrechungen sicherstellte.
Anfängliche Hürden waren die Datenintegration aus Altsystemen und die Gewährleistung der Genauigkeit der KI‑Modelle in Qatars spezifischer urbaner/ruraler Topologie. Ericssons Expertise begegnete dem mit maßgeschneiderten Trainingsdatensätzen und hybriden On‑Prem/Cloud‑Modellen. Betreiber‑Schulungen und Governance‑Rahmen wurden für die KI‑Aufsicht etabliert und an regulatorische Vorgaben angepasst. Das Ergebnis: ein produktionsreifes System, das täglich Terabytes an RAN‑Daten für Echtzeit‑Insights verarbeitet.
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