Rohde & Schwarz utilise l'apprentissage automatique pour évaluer la stabilité des appels réseau

Munich – L'entreprise allemande d'électronique Rohde & Schwarz a introduit une nouvelle méthode basée sur l'apprentissage automatique pour évaluer la qualité des réseaux mobiles. La nouvelle fonctionnalité "Call Stability Score" (CSS) vise à relever les défis des méthodes traditionnelles de mesure du taux de chute d'appels (CDR).

Traditionnellement, la mesure du CDR nécessite des milliers d'appels pour atteindre une signification statistique, ce qui la rend peu pratique pour des zones confinées comme les centres commerciaux. Le modèle d'apprentissage automatique de Rohde & Schwarz analyse de nombreux paramètres réseau et attribue à chaque appel un score basé sur sa stabilité, qu'il soit tombé ou non.

Le "Call Stability Score" utilise l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux récurrents, tels que les cellules LSTM, pour traiter les données de séries temporelles. Le modèle distingue les appels stables des appels interrompus en apprenant une frontière dans un espace de caractéristiques multidimensionnel. Cela fournit une évaluation plus fiable de la qualité des appels et de la stabilité globale du réseau.

L'entreprise indique que cette nouvelle technologie aide les opérateurs à obtenir des informations plus précises sur les performances du réseau et améliore la fiabilité des campagnes de mesure. Elle permet également une analyse plus détaillée de la qualité du réseau dans diverses conditions.