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:
Прогноз в образовании: проектировать перспективные решения и не отставать от реальности
Один из стратегических технологических проектов (СТП), реализуемых в НИУ ВШЭ, — «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». В рамках этого СТП научные коллективы разрабатывают прогнозы развития различных отраслей. Что представляет собой прогноз в сфере образования, какие факторы учитываются его авторами и как можно будет использовать его результаты, «Вышке.Главное» рассказал директор Института образования НИУ ВШЭ Евгений Терентьев.
Кентавры среди нас: эксперты обсудили условия эффективного применения ИИ
Искусственный интеллект стремительно меняет образование, научную работу и подготовку публикаций. Большую часть исследовательских, аналитических и учебных задач человек решает вместе с ИИ. При этом навыка пользоваться нейросетями недостаточно: необходимо тщательно проверять результаты, понимать ограничения алгоритмов и определять границы ответственности. Эти вопросы обсудили участники сразу нескольких секций II Дискуссионного экспертного форума НИУ ВШЭ.
«Культура — это среда, из которой вырастают долгосрочные решения»
Одной из отличительных особенностей стратегического технологического проекта (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» является комплексное изучение изменений культуры и ценностей в ответ на новые вызовы. О роли культурных трансформаций в долгосрочном прогнозировании, появлении новых смыслов и сохранении культурного суверенитета в эпоху ИИ в интервью «Вышке.Главное» рассуждает заместитель директора Института исследований культуры НИУ ВШЭ Александр Сувалко.
Связь будущего: какие технологии 6G разрабатывают в ВШЭ
Связь шестого поколения 6G потребует новых устройств и технологий, и команда разработчиков НИУ ВШЭ трудится над решениями в области микроэлектроники и фотоники в рамках стратегического технологического проекта ВШЭ «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G». В 2026 году исследователи создали модели и макеты устройств, проверили их характеристики экспериментально и договорились с индустриальными партнерами о форматах сотрудничества. Как разработки могут выйти за пределы лаборатории, «Вышке.Главное» рассказал координатор проекта, доцент департамента электронной инженерии МИЭМ ВШЭ Александр Шураков.
На Школе ФКН ВШЭ по искусственному интеллекту учителя погрузились в анализ данных и машинное обучение
С 6 по 10 октября факультет компьютерных наук (ФКН) Высшей школы экономики организовал первую Школу по искусственному интеллекту для учителей информатики и математики . Ее участниками стали 72 педагога из разных регионов России. Обучение по трем направлениям проходило в течение пяти дней в университетском учебном центре «Вороново».
В МИЭМ ВШЭ будет создан Центр коллективного пользования «Компонент»
Центр коллективного пользования (ЦКП) станет единой экспериментальной и сервисной площадкой, которая обеспечит полный технологический цикл работы с электронной компонентной базой (ЭКБ), от измерений и испытаний до построения верифицированных моделей для систем автоматизированного проектирования (САПР). Проект МИЭМ ВШЭ по созданию «Компонента» вошел в число победителей конкурса Министерства науки и высшего образования РФ в рамках программы создания и развития центра коллективного пользования научным и технологическим оборудованием по приоритетным направлениям научно-технологического развития.
iFORA на «Цифровых днях Иннополиса»: Вышка представила ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций
Высшая школа экономики стала участником форума «Цифровые дни Иннополиса», который 8–9 октября прошел в Университете Иннополис. На стенде вице-премьеру Дмитрию Чернышенко было представлено ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций, созданное в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ. Кроме того, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский принял участие в стратегической сессии «ИИ в науке» и провел сессию о цифровых сервисах для коммерциализации научных разработок.
ИИ будет предсказывать поломки промышленного оборудования до аварии
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ представил мультиагентный программно-аппаратный комплекс, который анализирует электрические параметры промышленного оборудования и помогает заранее выявлять признаки неисправностей. Разработка призвана перевести техническое обслуживание от ремонта после отказа к прогнозированию состояния оборудования и планированию работ до возникновения аварийной ситуации. Система была представлена в рамках IV профессиональной конференции для ИТ и инженерного cообщества в нефтегазовой отрасли.
Команда ВШЭ победила в технологическом конкурсе «Автономный поиск» для отряда «ЛизаАлерт»
Навигационная система, разработанная специалистами Лаборатории интеллектуальных беспилотных систем (ЛИБС) МИЭМ ВШЭ, предназначена для поиска людей и позволяет беспилотному аппарату автономно выполнять маршрутные задания без спутниковой навигации. Уникальность конкурса «Автономный поиск» — в комплексной проверке реально работающих технологий. Из 50 поданных заявок до квалификации допустили 15, в финал вышли четыре команды.
МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры
Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.