Geleceğin Mobil İletişim Ağları Nasıl Şekilleniyor

 

 

 

Telekomünikasyon sektörü, kapsamlı ve derinlemesine bir değişimin eşiğinde. Dünya genelinde 5G ağlarının yaygınlaştırılması sürerken, 6G için de ilk adımlar atılmış durumda. Bununla birlikte, mobil şebekelerden beklenen performans da giderek artıyor. Gelecekte yalnızca hızlı, kararlı ve geniş kapsama alanına sahip olmaları değil, aynı zamanda video akışından bağlı fabrikalara ve otonom araçlara kadar uzanan farklı gereksinimlere esnek bir şekilde yanıt verebilmeleri de bekleniyor.

Bu çok yönlülük, yalnızca yüksek performanslı donanımdan fazlasını gerektiriyor. İhtiyaç duyulan, kendi kendini organize eden, optimize olup koşullara uyum sağlayabilen akıllı ve öğrenme yeteneğine sahip şebekelerdir. Tam da bu noktada yapay zeka (YZ) ve otomasyon devreye giriyor.

Mobil iletişim ağından öğrenen sisteme geçiş

Geleneksel olarak mobil iletişim ağları daha çok statik yapıda olurdu: Bir kez yapılandırıldıklarında, tanımlı parametrelerle çalışır ve sık sık insan müdahalesi gerekirdi. Ancak günümüz ağlarının karmaşıklığı, özellikle de operatörlerin birden fazla tedarikçiyle çalıştığı ve altyapılarını sürekli genişletmeleri gerektiği durumlarda bu yaklaşımı giderek daha verimsiz hale getiriyor.

Otomasyon burada bir paradigma değişimini mümkün kılıyor: Ağ yükünün dağıtılması, yeni baz istasyonlarının yapılandırılması veya arızaların tespiti gibi rutin görevler, otomatik ve gerçek zamanlı şekilde gerçekleştirilebiliyor. Yapay zeka destekli sistemler ise bundan da öteye geçiyor: Mevcut işletim verilerinden büyük veri kümelerini analiz ediyor, kalıpları tanıyor ve bunlardan öneriler ya da doğrudan optimizasyon önlemleri türetiyor.

Neden yalnızca otomasyon yeterli değil ve farkı yaratan yapay zeka oluyor

Otomatikleştirilmiş bir şebeke, önceden tanımlanmış süreçleri uygulayabilir. Ancak gerçek ağ ortamı dinamiktir: Kullanıcı davranışları günün saatine, etkinliklere veya acil durumlara göre değişkenlik gösterir. Teknik arızalar da çoğu zaman standart kalıplara uygun şekilde ortaya çıkmaz.

İşte yapay zeka burada potansiyelini ortaya koyar: Algoritmalar, değişiklikleri erken aşamada tespit edebilir ve ağı proaktif şekilde uyarlayabilir. Bunlar, frekansların verimli kullanılmasına, arızaların önceden tahmin edilmesine veya belirli kalite hedeflerinin (örneğin oyunlar için düşük gecikme süresi ya da acil servisler için yüksek güvenilirlik) hedefe yönelik şekilde sağlanmasına yardımcı olur.

Bu tür sistemler, ister ağ işletiminden gelen geri bildirimler yoluyla ister simülasyonlar aracılığıyla olsun, sürekli olarak öğrenmeye devam eder. Zamanla bu sayede, yalnızca istisnai durumlarda insan müdahalesine ihtiyaç duyan, giderek daha otonom hale gelen şebekeler ortaya çıkar.

Uygulama örnekleri: Bugün artık mümkün olanlar

Buna bir örnek, “Ağ Dilimleme” (Network Slicing) olarak adlandırılan yaklaşımdır: Bu yaklaşımda, aynı fiziksel altyapı üzerinde her biri kendine özgü performans özelliklerine sahip sanal ağlar (“dilimler”) oluşturulur. Örneğin bir otonom araç, çok düşük gecikmeli bir ağı kullanabilirken, düşük veri hacmine sahip bir akıllı ev cihazı daha enerji tasarruflu bir ağı tercih edebilir. Yapay zeka, burada kaynakların esnek ve verimli şekilde tahsis edilmesini sağlar; böylece farklı kullanım senaryoları birbirini etkilemeden çalışabilir.

Bir diğer örnek ise enerji optimizasyonudur: Özellikle kırsal bölgelerdeki mobil iletişim istasyonları çoğu zaman kapasite sınırında çalışmaz. Yapay zeka, kullanıcıların bunu fark etmeden bazı bileşenlerin geçici olarak devre dışı bırakılmasına yardımcı olabilir. Bu da enerji tasarrufu sağlar ve işletme maliyetlerini azaltırken ağ kalitesini etkilemez.

Şebeke operatörleri geleceğe nasıl hazırlanıyor

Pek çok şebeke operatörü şu anda bir geçiş sürecinde: Mevcut sistemlerini adım adım daha akıllı şebekelere dönüştürüyorlar. Bu süreçte, mevcut altyapıları entegre eden ancak aynı zamanda O-RAN (Open Radio Access Network-Açık Radyo Erişim Ağı) gibi yeni standartları da destekleyen modüler yazılım çözümlerine odaklanıyorlar.

Bu noktada önemli olan, bütüncül bir yaklaşımdır: Yapay zeka ve otomasyon, radyo erişim ağı (RAN), taşıma ağı ve çekirdek ağ dahil olmak üzere tüm şebeke bileşenlerinde etkili olduğunda tam potansiyellerini ortaya koyar. Ancak bu şekilde bilgi alışverişi yapılabilir, kararlar koordine edilebilir ve sinerjilerden fayda sağlanabilir.

Sonuç: Yapay zeka bir eklenti değil, bir sonraki nesil şebekeler için temel bir anahtardır

5G’nin daha da geliştirilmesi ve gelecekte 6G’ye geçiş, yapay zeka ve otomasyonun desteği olmadan mümkün olmayacaktır. Bunlar yalnızca tamamlayıcı unsurlar değil, ölçeklenebilir, esnek ve ekonomik şekilde işletilebilen bir şebeke için temel yapı taşlarıdır.

Burada sadece verimlilik değil, aynı zamanda yenilik de söz konusudur: Yeni hizmetler, iş modelleri ve kullanıcı deneyimleri, ağın daha akıllı hale geldiği yerde ortaya çıkar. Bugün öğrenebilen sistemlere yatırım yapanlar, yarının iletişim altyapısının temelini inşa etmiş olur.

Teknoloji basitçe anlatıldı Bugün: RedCap

5G RedCap, “Reduced Capability” (Azaltılmış Yetenek) anlamına gelen yeni bir cihaz kategorisidir ve yüksek performanslı 5G ile özellikle düşük enerji tüketimli IoT bağlantıları olan NB-IoT (Dar Bant Nesnelerin İnterneti) arasında konumlanır. NB-IoT, nadiren küçük veri gönderen ve uzun yıllar pil ömrü sağlayabilen su sayaçları veya sıcaklık sensörleri gibi çok basit cihazlar için tasarlanmıştır. RedCap ise daha yüksek performans sunarken, geleneksel 5G cihazlarına kıyasla daha uygun maliyetli ve enerji verimliliği yüksektir.

RedCap, özellikle binlerce veya milyonlarca cihazın aynı anda bağlandığı akıllı şehirler, sanayi veya lojistik gibi senaryolar için uygundur. Ağ dilimleme (Network Slicing) ve güvenilir uplink performansı gibi temel 5G fonksiyonlarını destekler. Sonuç olarak; sadeleştirilmiş tasarım, hızlı piyasaya giriş ve etkin ağ kullanımı bir arada sunulur.

Nokia’dan Daha Fazla Haberler

Modern ağlar artık yalnızca bağlantı sağlamakla yetinemez; aynı zamanda gelir de üretmelidir. Günümüzde monetizasyon (gelir elde etme), tüketici, kurumsal ve endüstriyel segmentlerde akıllı ve esnek hizmetlerle değeri ortaya çıkarmakla ilgilidir. Garantili performans için ağ dilimleme (Network Slicing), büyük ölçekli Nesnelerin İnterneti (IoT) için RedCap ve hem maliyetleri azaltıp hem de ölçeklenebilirliği artırmak için otomasyon gibi çözümleri düşünün. Gerçek zamanlı veriler; kullanıma dayalı fiyatlandırma, premium hizmet kademeleri ve SLA destekli teklifler gibi imkanları mümkün kılar. Doğru AI-native (yapay zeka temelli) ve cloud-native (bulut temelli) mimariyle her kullanım senaryosu bir iş fırsatına dönüşebilir. Monetizasyon nihai bir adım değil, ağların tasarlanma, devreye alınma ve işletilme biçiminin ayrılmaz bir parçasıdır.

Nokia Corporation 2025 2. Çeyrek ve Yarıyıl Raporu 24 Temmuz 2025 tarihli Nokia çeyrek ve yarıyıl raporu.

Nokia, Teksas’ın elektrik, gaz ve su tedarikçisi Memphis Light’ın modernizasyon girişimi kapsamında özel bir 5G kampüsü inşa ediyor Bu 5G ağı, kritik uygulamalar ve gelecekteki mobilite gereksinimleri için güvenli, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir altyapı sunmaktadır.