Ketika Anda memikirkan jaringan seluler, Anda mungkin membayangkan menara radio dan aliran data tak kasat mata. Namun AT&T, karena keperluan, perlu melihat segala sesuatu yang ada di antaranya: gedung, pohon, dan berbagai rintangan yang dapat mengganggu sinyal nirkabel menuju ponsel Anda.
Penyedia layanan seluler ini beralih ke teknologi kunci dari dunia game dan grafik komputer untuk mendapatkan gambaran yang akurat. AT&T Wireless Geo Modeler adalah sistem baru yang menggunakan *ray tracing* dan AI untuk menghasilkan representasi detail dari area yang dicakup oleh jaringannya serta meningkatkan konektivitas. Dengan demikian, AT&T menyatakan dapat merespons gangguan layanan dengan cepat dan juga lebih baik memprediksi bagaimana jaringannya dapat dikonfigurasi menanggapi acara sosial berskala besar atau selama bencana alam.
Jangan lewatkan konten teknologi independen dan ulasan berbasis lab kami. Tambahkan CNET sebagai sumber pilihan di Google.
Cara kerja *ray tracing* dalam konteks seluler
Geo Modeler dari AT&T menggunakan *ray tracing* dan data lainnya untuk membangun model 3D dari area di sekitar menara sel.
AT&T
Dalam grafik komputer, *ray tracing* adalah teknik untuk merender adegan tiga dimensi. Perangkat lunak mensimulasikan pancaran cahaya yang berasal dari kamera virtual dan menghitung bagaimana cahaya memengaruhi objek serta material dalam adegan tersebut. *Ray tracing* terkenal untuk merender bayangan dan refleksi, menghasilkan lingkungan yang terlihat lebih realistis.
Dahulu, *ray tracing* sangat menantang dari sisi komputasi. Contoh awalnya, seperti film *Toy Story* yang pertama, memerlukan ruangan penuh dengan perangkat keras pemrosesan dan hingga 24 jam untuk merender satu frame tayangan. Prosesor grafis dalam *smartphone* kelas tinggi kini dapat merender adegan *ray-traced* yang fotorealistik dalam game secara *real time*.
Menurut Velin Kounev, ilmuwan utama di AT&T Labs, aplikasi seluler dari teknologi ini bekerja dengan cara yang sama. “Apa pun yang dilakukan Nvidia untuk game, apa pun yang dilakukan Disney… kami melakukannya dalam skala yang jauh lebih besar,” ujarnya.
Dalam konteks Geo Modeler AT&T, Kounev menjelaskan, propagasi radio dari menara seluler adalah cahaya frekuensi tinggi yang tidak dapat dilihat oleh mata kita. Menara-menara tersebut mengukur bagaimana sinar bereaksi terhadap lingkungan sekitarnya, seperti bertabrakan dengan struktur atau memantul dari permukaan. Data yang terkumpul itu diproses dan dianalisis oleh beberapa sistem internal AT&T dan model *machine learning* untuk menentukan apakah perubahan atau optimasi perlu dilakukan, dalam apa yang disebut AT&T sebagai “waktu *near scale*”.
Perubahan tersebut dapat mencakup penyesuaian sehari-hari pada sudut antena terdekat atau mengkompensasi menara yang mati selama bencana alam. Modifikasi dapat diterapkan secara otomatis dalam hitungan detik atau menit, idealnya dengan cara yang tidak berdampak pada pelanggan.
“Kami tidak ingin [pelanggan] menyadarinya,” kata Jennifer Yates, asisten wakil presiden ilmu pengetahuan, jaringan dan automasi layanan di AT&T Labs. “Jaringan ini *self-healing* [dan] otonom di balik layar sehingga mereka tidak perlu memikirkannya.”
Manfaatnya juga bisa berupa tantangan teknis yang tidak akan pernah Anda sadari sebagai pelanggan AT&T. “Saat Anda terjebak macet di Lincoln Tunnel jam 5 sore dan Anda tetap bisa memuat situs web, di situlah peran kami,” kata Kounev. “Kami mengoptimalkan lalu lintas jaringan … pada jam sibuk, di mana Anda tetap bisa mendapatkan koneksi.”
Memprediksi tempat untuk menempatkan sumber daya
Memainkan game *Destiny Rising* di iPhone 17 Pro Max. Ponsel ini mendukung *ray tracing* untuk menciptakan pencahayaan, refleksi, dan bayangan yang lebih realistis, membuat game terlihat lebih imersif.
Celso Bulgatti/CNET
Meskipun optimasi jaringan sehari-hari adalah salah satu keunggulan penggunaan Geo Modeler, ini juga merupakan alat untuk menentukan bagaimana dan di mana perusahaan harus menempatkan sumber daya selama situasi seperti kejadian cuaca ekstrem. Misalnya, jika sebuah pohon besar tumbang selama badai, *ray tracing* dapat dengan cepat membangun representasi baru tentang bagaimana menara harus mengkompensasinya.
Untuk acara besar seperti festival musik, di mana puluhan ribu ponsel mengakses jaringan, atau untuk menghadapi bencana alam yang mengancam, teknologi ini dapat digunakan untuk memprediksi perubahan yang diperlukan; Kounev menyebutkan Geo Modeler diterapkan pada bulan April di festival Coachella.
Kounev juga menjelaskan bahwa jika, misalnya, ada badai menghampiri, dengan mengetahui perkiraan ukuran dan waktunya, “kami dapat masuk dan dalam dua menit menghapus [dalam model] menara-menara yang kami perkirakan akan terdampak, lalu melihat seperti apa cakupan jaringannya nanti.” Mengetahui di mana saja akan muncul celah dalam jaringan memungkinkan AT&T untuk memposisikan sumber daya, seperti generator atau menara seluler bergerak, di tempatnya sebelum badai menerpa.
Kebanyakan alat prediksi, kata Kounev, bergantung pada data pengukuran yang ada. “Karena kami menggunakan *ray tracing*, kami dapat memprediksi di tempat-tempat yang tidak memiliki data pengukuran.”
AT&T telah membangun Geo Modeler selama setahun dan telah mengumpulkan cukup data dari berbagai *use case* selama waktu itu untuk yakin menggunakannya lebih luas. Yates mengatakan bahwa AT&T telah melakukan validasi data secara ekstensif, membandingkan hasil *modeler* dengan pengukuran di lapangan.
“Selama setahun terakhir,” kata Kounev, “kami harus meyakinkan orang bahwa sistem ini benar-benar dapat bekerja secara *real time* dengan banyak stasiun menara yang mereka miliki.”