Ericsson präsentiert neue KI-Plattform zur Optimierung von Kommunikationsnetzwerken

Ericsson revolutioniert Netzwerkoptimierung mit KI-gestützter Plattform

Ericsson, ein führender Anbieter von Kommunikationstechnologie und -dienstleistungen, hat mit der Einführung seiner neuen Plattform "Agentic rApp as a Service" (rApp aaS) einen bedeutenden Schritt in Richtung autonomer Netzwerke unternommen. Diese innovative, KI-gestützte Lösung, die auf Amazon Web Services (AWS) gehostet wird, zielt darauf ab, Kommunikationsdienstleistern (CSPs) zu helfen, ein höheres Maß an Netzwerkautonomie zu erreichen und ihre Betriebsabläufe zu optimieren. Die Plattform wurde im Februar 2026 auf dem Mobile World Congress in Barcelona vorgestellt und markiert einen wichtigen Meilenstein in der Evolution der Telekommunikationsnetze.

Agentische KI und natürliche Sprachverarbeitung im Einsatz

Die Kerninnovation von rApp aaS liegt in der Nutzung von agentischer Künstlicher Intelligenz (KI). Diese Technologie ermöglicht es der Plattform, Optimierungsworkflows selbstständig zu verwalten, Netzwerkbedingungen zu analysieren und geeignete Optimierungen zu bestimmen. Ein weiteres herausragendes Merkmal ist die natürliche Sprachschnittstelle, die es Teams von CSPs erlaubt, Anweisungen in einfacher Sprache zu geben, welche das System dann in ausführbare Befehle für die Verwaltungsumgebung übersetzt. Dies soll die Interaktion mit dem Netzwerk vereinfachen und die Effizienz steigern.

Nahtlose Integration und breite Kompatibilität

Die "Agentic rApp as a Service"-Plattform ist über den AWS Marketplace zugänglich, was eine schnelle und flexible Bereitstellung ermöglicht. Sie verbindet sich über die R1-Schnittstelle, die von der O-RAN Alliance definiert wurde, mit dem Non-Real-Time RAN Intelligent Controller (RIC). Diese standardisierte Schnittstelle ermöglicht es Drittanbieter-Anwendungen, mit dem Netzwerk eines Betreibers zu interagieren. Dadurch ist Ericssons rApp aaS in der Lage, in jedem Netzwerk zu operieren, das Open RAN-Prinzipien und standardkonforme Multi-Vendor-Ökosysteme unterstützt.

Erste Erfolge und das Streben nach Autonomie Level 4

Ericsson hat bereits Feldtests der rApp aaS mit mehreren führenden globalen CSPs durchgeführt, darunter Vivo in Brasilien. Elmo Matos, Direktor für mobiles Netzwerk-Core und -Bereitstellung bei Vivo, äußerte sich positiv über die Zusammenarbeit und betonte, dass die Tests die Möglichkeit bieten, verschiedene Anwendungen der künstlichen Intelligenz zur Verbesserung der Netzwerkkapazität und Automatisierung auf nationaler Ebene zu erkunden. Ericsson gibt an, dass seine bestehenden KI-Lösungen für die Netzwerkoptimierung bereits über 100 Millionen KI-Inferenzoperationen pro Tag über rund 11 Millionen Zellen verarbeiten, die mehr als zwei Milliarden Abonnenten bedienen. Mit der Einführung von rApp aaS verfolgt Ericsson das Ziel, die Level 4 Netzwerkautonomie zu erreichen. Auf dieser Stufe können Netzwerke Closed-Loop-Optimierungen mit begrenzter menschlicher Intervention unter bestimmten Bedingungen durchführen.

KI-Integration in die RAN-Infrastruktur

Ericsson verfolgt einen "AI-first"-Ansatz beim Aufbau von Netzwerken. Dies zeigt sich nicht nur in der Software, sondern auch in der Hardware. Das Unternehmen hat neue "AI-ready"-Funkgeräte, Antennen und KI-RAN-Software vorgestellt. Diese neuen Funkgeräte verfügen über Ericsson Silicon mit Neural Network Accelerators, die die KI-Inferenzfähigkeiten in Massive MIMO-Funkgeräten verbessern. Dies ermöglicht eine Echtzeit-Optimierung und eine vollständige, verteilte KI-Implementierung. Diese Hardware-Verbesserungen sind darauf ausgelegt, den wachsenden Anforderungen von KI-gesteuerten Anwendungen wie Augmented Reality (AR) gerecht zu werden, die eine höhere Uplink-Leistung und geringere Latenzzeiten erfordern. Zu den Software-Verbesserungen gehören KI-gesteuertes Beamforming, KI-gesteuerte Outdoor-Positionierung und ein KI-Modell zur sofortigen Abdeckungsprädiktion.

Herausforderungen und Ausblick auf autonome Netzwerke

Die Transformation hin zu autonomen Netzwerken bringt Herausforderungen mit sich. Die steigende Komplexität von 5G- und IoT-Netzwerken erfordert einen Wandel von manuellen, reaktiven Betriebsabläufen zu proaktiven, datengesteuerten Operationen, die auf KI und Automatisierung basieren. Ericsson betont, dass die Fähigkeit, KI-Agenten zu ermöglichen, über physische und digitale Umgebungen hinweg zu argumentieren und zu handeln, eine tiefgreifende Veränderung darstellt. Dies eröffnet neue Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle für Betreiber, die über die traditionellen "Best-Effort"-Modelle hinausgehen. Die Vision ist ein Netzwerk, das nicht nur für KI optimiert ist, sondern selbst KI-gesteuert und schließlich "AI-native" wird.

KI in der Transportnetzwerk-Effizienz

Zusätzlich zur RAN-Optimierung hat Ericsson auch eine KI-gestützte Lösung zur Steigerung der Effizienz von Transportnetzwerken eingeführt: den Ericsson Transport Automation Controller. Dieser cloud-native Controller nutzt KI und maschinelles Lernen, um Mikrowellen-, IP- und optische Netzwerke zu analysieren und zu automatisieren. Die Lösung bietet Echtzeiteinblicke in Leistungsbeeinträchtigungen und Kapazitätsauslastung, ermöglicht prädiktive Analysen zur Vermeidung von Ausfällen und optimiert die Energienutzung. Dies trägt dazu bei, Betriebskosten zu senken und die Gesamtleistung des Netzwerks zu verbessern.

Die Bedeutung von Daten und Plattformen

Für den Erfolg von KI-Operationen und -Optimierungen sind laut Ericsson mehrere Schlüsselkomponenten entscheidend:

• AI-fähige Daten: Eine durchgängige Datenstrategie und die entsprechende Dateninfrastruktur sind grundlegend.
• Die richtige Plattform: Eine End-to-End-Plattform, die den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungsfällen unterstützt, von der Experimentierphase bis zur Kommerzialisierung.
• Anwendungsfälle und Workflows: Die Entwicklung und Implementierung relevanter KI-Anwendungsfälle zur Verbesserung der Arbeitsabläufe.
• Menschen, Kompetenzen und Kultur: Eine datenzentrierte Denkweise und der Aufbau von KI- und Data-Science-Kompetenzen durch Weiterbildung, Umschulung und Neueinstellungen.

Die fortlaufende Entwicklung und Integration von KI in alle Schichten des Netzwerks, von den Funkzugangsnetzen bis zu den Transportnetzwerken, unterstreicht Ericssons Engagement für den Übergang zu vollständig autonomen und intelligenten Kommunikationsinfrastrukturen. Diese Entwicklungen sind nicht nur technologisch bedeutsam, sondern bieten auch erhebliche wirtschaftliche Vorteile für CSPs durch verbesserte Effizienz, reduzierte Betriebskosten und die Ermöglichung neuer Dienstleistungen.

Bibliographie

• Acquiremedia. (2026, 18. Februar). Ericsson launches AI-ready radios, antennas, and AI RAN software to power future networks. Marketscreener.com.
• Dyer, K. (2026, 18. Februar). Ericsson driving AI into the RAN, edge and AWS. The Mobile Network.
• Donkin, C. (2026, 17. Februar). Ericsson goes AI heavy for pre-MWC26 launches. Mobile World Live.
• Ericsson. (2026, 17. Februar). Ericsson launches Agentic rApp as a Service on AWS to accelerate Autonomous Networks transformation. TelecomTV.
• Ericsson. (2025, 26. Februar). Autonomous Network Operations: AI-Powered Autonomy. Ericsson.com.
• Ericsson. (2020, 10. September). AI operations & optimization: data-driven growth. Ericsson.com.
• Ericsson. (2023, 1. November). Cloud-native, AI-powered 5G Transport controller. Ericsson.com.
• Ericsson. (2023, 13. November). Ericsson AI solution to boost transport network efficiency. Ericsson.com.
• Ericsson. (2021, 11. Februar). Transforming planning and optimization with AI. Ericsson.com.
• Green, J. (2026, 18. Februar). Ericsson’s AI network optimisation platform live. Telecoms Tech News.