Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
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.
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.
«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.
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.
Работы по созданию и развитию экспериментального стенда 5G/6G ведутся командой стратегического технологического проекта «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G» в рамках программы развития НИУ ВШЭ на 2025–2036 годы, победившей в конкурсе программ стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.