Tại sao AI sẽ đóng vai trò trung tâm trong công nghệ 6G?

Nhờ đó, mạng 6G có thể tự nhận thức trạng thái hoạt động, tự đưa ra quyết định và tối ưu hóa tài nguyên theo thời gian thực.

Thay vì vận hành theo các cấu hình được thiết kế sẵn và tương đối tĩnh như hiện nay, 6G sẽ hoạt động như một hệ thống thông minh có khả năng liên tục học hỏi từ lưu lượng dữ liệu, điều kiện truyền sóng vô tuyến, hành vi người dùng và yêu cầu dịch vụ để tự động điều chỉnh hoạt động.

Cách tiếp cận này không chỉ giúp nâng cao hiệu suất, độ tin cậy và hiệu quả sử dụng tài nguyên mạng mà còn tạo nền tảng cho các dịch vụ số thế hệ mới với mức độ tự động hóa và thông minh chưa từng có.

Vì sao mạng 6G cần AI?

AI được xem là một thành phần không thể thiếu của mạng 6G. Nguyên nhân xuất phát từ thực tế 6G sẽ là hệ thống thông tin di động phức tạp nhất từng được xây dựng, vượt xa khả năng quản lý của các phương pháp điều khiển dựa trên quy tắc truyền thống.

Trong tương lai, mạng 6G sẽ tích hợp hàng loạt công nghệ tiên tiến như hệ thống anten MIMO quy mô cực lớn, mạng phi mặt đất (NTN), kiến trúc điện toán phân tán từ biên đến đám mây, cảm biến tích hợp và nhiều lớp phổ tần hoạt động đồng thời. Sự hội tụ này tạo ra một môi trường vận hành với số lượng biến số khổng lồ, đòi hỏi các cơ chế tự động có khả năng học hỏi và ra quyết định theo thời gian thực.

Thách thức càng trở nên rõ rệt khi 6G mở rộng hoạt động lên các băng tần trung mở rộng (Upper mid-band), sóng milimet (mmWave) và thậm chí là các băng tần dưới Terahertz. Ở những băng tần này, tín hiệu truyền dẫn có tính định hướng cao hơn nhưng cũng dễ bị suy hao, che chắn và nhiễu hơn.

Để duy trì kết nối ổn định, mạng cần liên tục thực hiện các tác vụ phức tạp như dự đoán hướng chùm tia, ước lượng kênh truyền, quản lý di động và tối ưu hóa nhiễu, những nhiệm vụ gần như không thể xử lý hiệu quả nếu thiếu AI.

Bên cạnh đó, 6G được kỳ vọng hỗ trợ mật độ kết nối lên tới 100 triệu thiết bị trên mỗi km², phục vụ từ điện thoại thông minh, cảm biến IoT đến robot, phương tiện tự hành và các hệ thống công nghiệp số. Quy mô kết nối khổng lồ này đồng nghĩa với nhu cầu tiêu thụ năng lượng rất lớn.

Tuy nhiên, mục tiêu của 6G là giảm mức tiêu thụ năng lượng trên mỗi bit dữ liệu khoảng 90% so với 5G. Để đạt được điều đó, AI sẽ đóng vai trò trung tâm trong việc phân bổ tài nguyên động, tối ưu hóa hoạt động của mạng truy nhập vô tuyến (RAN), bảo trì dự đoán và tự động bảo đảm chất lượng dịch vụ.

Nói cách khác, mạng 6G sẽ có quy mô và độ phức tạp lớn đến mức con người không thể trực tiếp quản lý toàn bộ hệ thống. Dự kiến bắt đầu được thương mại hóa từ cuối thập niên này, 6G sẽ là thế hệ mạng đầu tiên được xây dựng theo mô hình AI-native, nơi AI được tích hợp xuyên suốt mọi lớp kiến trúc và hoạt động vận hành.

Từ mạng viễn thông truyền thống đến mạng tự vận hành

Khác với các thế hệ mạng hiện nay vốn được quản lý theo từng miền chức năng riêng biệt, 6G hướng tới một kiến trúc vận hành thống nhất dựa trên AI.

Ở trung tâm hệ thống sẽ là một nền tảng AI quy mô lớn có nhiệm vụ thu thập, phân tích và tổng hợp dữ liệu từ toàn bộ các lớp mạng. Trong khi đó, các tác nhân AI (AI Agent) sẽ được triển khai tại nhiều cấp độ khác nhau, từ trung tâm dữ liệu, trạm gốc đến thiết bị đầu cuối.

Các tác nhân AI này sẽ sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến như học phân cấp, học liên kết và học tăng cường để hiểu môi trường vận hành của mình, từ đó tự động xử lý các nhiệm vụ và sự cố phát sinh trong phạm vi được giao. Đồng thời, hệ thống AI ở lõi mạng sẽ đảm nhận các quyết định chiến lược liên quan đến tối ưu hóa và điều phối tài nguyên trên quy mô toàn mạng.

Nhờ đó, 6G có thể tự động phát hiện vấn đề, xác định phương án xử lý và triển khai hành động khắc phục mà không cần sự can thiệp của con người. Mạng sẽ liên tục điều chỉnh hoạt động theo nhu cầu thực tế, tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên và duy trì hiệu suất vận hành ở mức cao nhất.

Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một mạng lưới có khả năng tự quản lý, tự tối ưu, tự phục hồi và thậm chí dự báo trước các sự cố để chủ động ngăn chặn chúng trước khi ảnh hưởng đến dịch vụ.

AI sẽ điều khiển mọi khía cạnh của giao diện vô tuyến 6G

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI trong 6G là tối ưu hóa giao diện vô tuyến.

Do hoạt động ở các băng tần rất cao, tín hiệu 6G sẽ nhạy cảm hơn nhiều với môi trường truyền dẫn. AI sẽ phối hợp với các công nghệ như tạo chùm tia thích ứng (beamforming), theo dõi chùm tia, dự đoán vật cản và bề mặt thông minh có thể cấu hình lại (Reconfigurable Intelligent Surface - RIS) để điều hướng tín hiệu đến đúng đích với hiệu quả tối ưu.

Song song với đó, các bản sao số (digital twin) của môi trường thực sẽ được xây dựng nhằm mô phỏng và dự đoán chính xác các biến động trong thế giới vật lý, từ lưu lượng giao thông, sự di chuyển của đám đông đến hoạt động của các đội máy bay không người lái. Dựa trên các mô hình này, mạng có thể điều chỉnh hướng truyền dẫn, phân bổ tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất theo thời gian thực.

AI cũng sẽ liên tục học hỏi từ điều kiện vô tuyến, nhu cầu lưu lượng, khả năng di chuyển của người dùng, mức độ nhiễu và hành vi thiết bị để đưa ra các quyết định chính xác hơn về lựa chọn chùm tia, ước lượng kênh truyền, điều khiển công suất, điều chế, mã hóa và lập lịch tài nguyên.

Nhờ đó, mạng chỉ truyền dữ liệu khi thực sự cần thiết, đúng vị trí và đúng thời điểm, giúp giảm đáng kể các truyền dẫn dư thừa, nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.

Đây sẽ là nền tảng quan trọng để hỗ trợ các ứng dụng đòi hỏi độ tin cậy cực cao và độ trễ xác định như robot công nghiệp, phương tiện tự hành, thực tế mở rộng (XR) hay các hệ thống máy bay không người lái hoạt động theo thời gian thực.

Cuộc đua thử nghiệm 6G đã bắt đầu

Mặc dù 6G vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và tiêu chuẩn hóa, nhưng cuộc đua phát triển công nghệ đã bắt đầu diễn ra trên phạm vi toàn cầu.

Trong những năm tới, khả năng xây dựng nguyên mẫu, mô phỏng và thử nghiệm các công nghệ mới sẽ trở thành yếu tố quyết định đối với các doanh nghiệp và tổ chức muốn đóng vai trò dẫn dắt trong hệ sinh thái 6G.

Hiệu quả năng lượng là một ví dụ điển hình. Với mục tiêu đạt tốc độ cao hơn 5G tới 100 lần và mở rộng kết nối từ mặt đất lên không gian, 6G chỉ có thể khả thi nếu đạt hiệu suất năng lượng cao hơn khoảng 10 lần so với 5G.

Để hiện thực hóa mục tiêu này, các nhà nghiên cứu cần xây dựng các môi trường mô phỏng có khả năng tái tạo chính xác điều kiện vận hành thực tế của mạng 6G trong tương lai, bao gồm thông lượng lên tới 1 Tbps, khối lượng xử lý AI khổng lồ và đặc tính lan truyền phức tạp của các băng tần mới.

Sự cộng sinh giữa AI và 6G

Mối quan hệ giữa AI và 6G không chỉ là sự tích hợp công nghệ mà còn mang tính cộng sinh sâu sắc.

Một mặt, AI là chìa khóa giúp 6G đạt được khả năng tự động hóa, tối ưu hóa và tự vận hành. Mặt khác, AI cũng cần đến hạ tầng kết nối của 6G để phát huy hết tiềm năng của mình. Các mô hình AI thế hệ mới sẽ yêu cầu băng thông cực lớn, độ trễ cực thấp và khả năng xử lý thời gian thực mà chỉ 6G mới có thể đáp ứng.

Đồng thời, khả năng cảm nhận môi trường của 6G sẽ tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ và chất lượng cao, cung cấp “nguồn nhiên liệu” cho các hệ thống AI tiếp tục học hỏi và phát triển.

Sự hội tụ giữa hai công nghệ mang tính cách mạng này đang mở ra nền tảng cho các hệ sinh thái số thế hệ mới, từ thành phố thông minh, giao thông tự hành đến robot công nghiệp và các ứng dụng số chưa từng xuất hiện trước đây.

Chính vì vậy, việc nghiên cứu, thử nghiệm và xây dựng các nguyên mẫu 6G ngay từ hôm nay sẽ đóng vai trò quyết định trong cuộc đua công nghệ của thập niên tới./.