Auf dem Mobile World Congress im Frühjahr 2026 präsentieren Rohde & Schwarz und NVIDIA ein hardware-in-the-loop-Testbed zur Validierung KI-basierter Funkzugänge. Das System kombiniert das NVIDIA Sionna Research Kit mit differentiable Ray-Tracing-Software und präzisen R&S-Instrumenten, so dass ortsspezifische Kanalemulation, Digital-Twin-Prüfungen und Echtzeit-KI-Inferenz im Labor realisierbar sind. Mittels dynamischer Link-Adaptationsverfahren und automatischer Datenanalyse optimiert die Plattform spektrale Effizienz, senkt Entwicklungsaufwand und gewährleistet realistische 5G-Advanced- und 6G-Testprozesse ohne Feldtests bei gleichzeitiger deutlicher Schonung von Ressourcen.
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Dynamische Link-Adaptation optimiert schnell spektrale Effizienz unter realistischen Labor-Funkbedingungen
Innovatives Hardware-in-the-Loop-Testsystem von Rohde & Schwarz und NVIDIA präsentiert auf dem MWC Barcelona 2026 differentiable Ray-Tracing-basierte, ortsspezifische Kanalemulation und das NVIDIA Sionna Research Kit. Diese Kombination ermöglicht es, digitale Zwillinge komplexer Funkumgebungen im Labor zu generieren und AI-RAN-Anwendungen unter realitätsnahen Bedingungen zu validieren. Durch strikte Echtzeit-Einhaltung, KI-Inferenz auf DGX Spark und adaptive Link-Steuerung erhalten Entwickler hochpräzise, reproduzierbare Ergebnisse ohne aufwändige Außentests. Die Lösung steigert Effizienz, senkt Kosten und beschleunigt Produktlaunchs.
Dynamische Modulation und Codierung optimieren spektrale Effizienz und Zuverlässigkeit
Der Teststand setzt auf einen einzelnen NVIDIA DGX Spark, der sowohl das Software-defined 5G RAN über OpenAirInterface als auch das Sionna Research Kit betreibt. Echtzeitfähige Hardware und parallele AI-Inferenz garantieren konstante Performance und kurze Reaktionszeiten. Ein KI/ML-gestützter Link-Adaptationsalgorithmus optimiert dynamisch Downlink-Modulation und Kodierung. Damit steigern Anwender spektrale Effizienz, gewährleisten Verbindungszuverlässigkeit und lernen individuelle Ausbreitungsmuster, ohne den Datenschutz synthetischer Kanalmodelle zu kompromittieren. So lassen sich Labortests skalierbar durchführen und Netzwerklösungen validieren.
Signal und Spektrumanalyse spielen realitätsnahe dynamische Ray-Tracing-Kanäle im Loop
Der kombinierte Einsatz des R&S SMW200A Vektorsignalgenerators mit dynamischer Kanalemulation und des FSW Signal-Spektrumanalysators schafft einen autarken Laborkreislauf. Über die differentiable Ray-Tracing-Engine von NVIDIA Sionna werden komplexe, realitätsnahe Funkkanäle modelliert und in Echtzeit mit den Messinstrumenten abgeglichen. Dieser vollintegrierte Ansatz ermöglicht die Validierung neuer AI-RAN-Strategien unter laborgestuften RF-Variationen. Externe Feldversuche werden durch reproduzierbare Testszenarien im geschlossenen System vollständig ersetzt. Entwickler profitieren von schnellen Iterationen und präzisen Auswertungen durch automatisierte Datenrückführung.
Echtzeit KI-Inference auf NVIDIA DGX Spark erfüllt 5G-RAN Anforderungen
Gerald Tietscher von Rohde & Schwarz beschreibt, wie Digital-Twin-Methoden und Ray-Tracing-Algorithmen simulationsbasierte Modelle in exakte, physisch orientierte Testumgebungen für 5G-Advanced und 6G transformieren. Dadurch lassen sich Netztopologien und AI-RAN-Funktionen unter realistischen Bedingungen validieren. Soma Velayutham von NVIDIA betont, dass das NVIDIA Sionna Research Kit synthetische Daten mit hoher Genauigkeit, umfangreicher Skalierung und strenger Wahrung des Datenschutzes liefert. Die Partnerschaft beschleunigt den Fortschritt bei der Entwicklung smarter Funknetze nachhaltig.
AI/ML für 6G im Fokus: MWC Barcelona Demonstrationen erleben
Interessierte Messebesucher können vom 2. bis 5. März 2026 auf dem Mobile World Congress in Barcelona am Stand 5A80 in Halle 5 eine interaktive Live-Demonstration der Hardware-in-the-Loop-Validierung für AI-RAN-Systeme erleben. Fachkundige Mitarbeiter von Rohde & Schwarz und NVIDIA erläutern den Einsatz von digitalen Zwillingen und differentiable Ray-Tracing zur Kanalemulation sowie KI-basierte Link-Optimierung. Teilnehmer erhalten Gelegenheit zum direkten Dialog und Networking. Weitere Details zu AI/ML in 6G sind unter www.rohde-schwarz.com/6G-AI-ML abrufbar.
Rohde & Schwarz und NVIDIA haben ein Testumfeld geschaffen, das differentiable Ray-Tracing, digitale Zwillinge und künstliche Intelligenz in einer geschlossenen Schleife vereint. Laborbasierte Kanalemulation liefert realitätsgetreue RF-Bedingungen, während Echtzeit-Inference auf dem NVIDIA DGX Spark die KI-gesteuerte Link-Adaptation antreibt. Diese Kombination erlaubt es, 5G-Advanced- und 6G-Prototypen unter vielfältigen Funkszenarien zu testen und zu optimieren. Das Resultat sind verkürzte Entwicklungszyklen und verbesserte Zuverlässigkeit künftiger Mobilfunkanwendungen.
