Apresentado por Booz Allen
AI-RAN, ou redes de área de rádio de inteligência artificial, é uma reimaginação do que a infraestrutura sem fio pode fazer. Em vez de tratar a rede como um canal passivo de dados, a AI-RAN a transforma em uma camada computacional ativa. É um sensor, uma estrutura de computação e um plano de controle para operações físicas, tudo em um só. Essa mudança tem enormes implicações para as indústrias, desde a produção e logística até aos cuidados de saúde e infraestruturas inteligentes.
VentureBeat conversou com dois líderes no centro dessa transformação: Chris Christou, vice-presidente sênior da Booz Allen, e Shervin Gerami, diretor administrativo do Cerberus Operations Supply Chain Fund.
“AI-RAN pode trazer a promessa de estender as redes 5G e, eventualmente, 6G para a empresa”, disse Christou. “Provar que uma plataforma pode hospedar inferência na borda para permitir novos tipos de IA – em particular, IA física e casos de uso de tipo autônomo para coisas como fabricação inteligente e armazenamento inteligente – pode tornar as operações mais eficientes e eficazes.”
“AI-RAN permite que as empresas passem da digitalização de processos para operá-los de forma autônoma”, acrescentou Gerami. “O investimento empresarial não deve considerar o AI-RAN como uma atualização de rede. É um sistema operacional para indústrias físicas.”
A diferença entre AI para RAN, AI em RAN e AI e RAN
A diferença entre IA para RAN, IA em RAN e IA e RAN é crítica. AI on RAN executa cargas de trabalho empresariais de IA em infraestrutura de computação de ponta integrada com RAN, permitindo aplicações em tempo real, como visão computacional, robótica e inferência LLM localizada.
IA e RAN representam a convergência mais profunda – onde as redes são projetadas para serem nativas de IA, com cargas de trabalho de IA e infraestrutura de rádio arquitetadas juntas como um sistema coordenado e distribuído. Nesta fase, a RAN evolui de uma camada de transporte para uma camada fundamental da economia da IA.
“Esta é a parte transformacional”, disse Gerami. “Ele está projetando aplicativos em conjunto com redes. Agora o aplicativo conhece o estado da rede e a rede entende a intenção do aplicativo. A IA para RAN economiza dinheiro. A IA em RAN adiciona capacidade. Então, a IA e a RAN juntas criam modelos de negócios inteiramente novos.”
É esta estrutura em camadas que torna o AI-RAN mais do que uma evolução incremental da tecnologia sem fio existente e, em vez disso, uma mudança de plataforma que abre a rede para o tipo de ecossistema de desenvolvedores e inovação de aplicativos que tem sido historicamente o domínio da computação em nuvem.
Como o ISAC transforma a rede em um sensor
A detecção e comunicações integradas (ISAC) é o centro da infra-estrutura. A rede se torna o sensor, uma infraestrutura convergente que comunica e detecta simultaneamente seu ambiente, ao mesmo tempo em que hospeda algoritmos e aplicações na borda. Isso permitirá a detecção de drones, a segurança de pedestres e a detecção automotiva e, eventualmente, casos de uso ainda mais inovadores.
A proposta de valor empresarial do ISAC e de uma rede como sensor é clara, diz Gerami. Hoje, as organizações contam com vários sistemas discretos para obter consciência situacional: câmeras, radar, rastreadores de ativos, sensores de movimento e muito mais. Cada um vem com sua própria carga de manutenção, sobrecarga de integração e relacionamento com o fornecedor. O ISAC tem potencial para lidar com muitos desses recursos nativamente na rede.
“Com o ISAC você pode fazer rastreamento de ativos com precisão submétrica dentro de fábricas e hospitais”, explicou ele. “Você pode detectar padrões de movimento, violações de perímetro e anomalias. Edifícios inteligentes podem ter HVAC com reconhecimento de ocupação e otimização de energia.”
Como AI-RAN reduz milissegundos de IA e inferência
Com AI-RAN, a IA de borda e a inferência de baixa latência são potencializadas em casos de uso como gerenciamento robótico em tempo real, inspeção instantânea de qualidade e manutenção preditiva. Existem aplicações em que a lacuna de latência entre a nuvem e a borda é a diferença entre um sistema que funciona e outro que não funciona.
“O ponto em que a IA de ponta entra em ação é conduzir as operações em milissegundos, não em segundos, que é o que a nuvem faz”, explicou Gerami.
A inferência dividida também pode mudar o jogo, diz Christou.
“Há muitos casos de uso diferentes em que o processamento é feito no dispositivo, tornando esse dispositivo mais caro e que consome mais energia”, disse ele. “Agora existe a possibilidade de descarregar isso para uma pilha AI-RAN local, até mesmo entrando em conceitos como inferência dividida, então você faz algumas inferências no dispositivo, algumas na pilha AI-RAN de ponta e outras na nuvem, todas apropriadas aos casos de uso e à escala de tempo de processamento necessária.”
Por que o momento do investimento em AI-RAN é crítico agora
O investimento em AI-RAN tem uma janela estreita e estrategicamente crítica, disseram Germani e Christou.
“A infraestrutura 5G já está sendo implantada, quase chegando ao ponto de conclusão. Os padrões 6G ainda não estão consolidados”, explicou Gerami. “Este é um momento arquitetônico para a chegada da AI-RAN. Ele permite que a RAN não se torne apenas um design centrado nas telecomunicações. Ele permite que a empresa se torne a cocriadora do aplicativo, a receita e o gerador de valor dessa infraestrutura de rede.”
Historicamente, a TI empresarial tem consumido padrões sem fio em vez de moldá-los. A arquitetura aberta da AI-RAN, construída em componentes definidos por software, nativos da nuvem e em contêineres, muda essa dinâmica de padronização.
“Anteriormente, na indústria sem fio, o ciclo era muito longo. Agora estamos vendo um impulso para implementá-lo, divulgá-lo, obter os primeiros pilotos e então veremos como a tecnologia funciona”, disse Christou. Simultaneamente, em paralelo, você pode começar a definir os padrões. Você tem experiência de implementação na vida real para ajudar a influenciar a forma como esses padrões tomam forma.”
E o ponto de entrada é acessível, acrescentou Gerami.
“A barreira de entrada é muito baixa”, disse ele. “No momento, é tudo baseado em código, todo software. Não é diferente de baixar software. Você adquire uma caixa Nvidia e pode implantá-la com um rádio.”
Por que AI-RAN é o futuro dos casos de uso inovadores de IA
“Vemos a AI-RAN como uma arquitetura aberta que realmente impulsiona a inovação”, disse Gerami. “É um volante para a inovação. Queremos criar tudo para ser microsserviços, nativos abertos, nativos da nuvem, para permitir que os parceiros criem aplicativos verticais de IA. Há muito foco agora na indústria em torno de como podemos adotar a IA de forma eficaz, como ela permitirá a autonomia e a robótica. Esta é uma daquelas peças fundamentais que podem ajudar a concretizar alguns desses casos de uso. O futuro é possuir essa inferência física.”
“Há muito foco agora na indústria em torno de como podemos adotar a IA de forma eficaz – como ela permitirá a autonomia e a robótica”, disse Christou. “Esta é uma daquelas peças fundamentais que podem ajudar a concretizar alguns desses casos de uso.”
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