Решение для анализа качества мобильной связи с помощью ИИ
Российский разработчик Yadro вложил средства в разработку технологии на базе искусственного интеллекта (ИИ), предназначенной для анализа качества мобильной связи. Это решение уже функционирует и использует обезличенные данные с пользовательских устройств для выявления слабых сигналов. По оценкам аналитиков, на создание этого продукта могло уйти около двух лет, но впереди ещё предстоит его масштабирование.
Компания, входящая в холдинг «ИКС Холдинг», разработала технологию MDT Vision на основе ИИ для анализа качества мобильной связи. Об этом сообщила газета «Коммерсантъ» со ссылкой на представителя компании. MDT (Minimization of Drive Tests) представляет собой технологию, применяемую операторами связи для сбора обезличенных данных о качестве сети с мобильных устройств. Она заменяет традиционные «полевые испытания».
«MDT Vision позволяет операторам получать более полное и точное представление о работе сети, включая информацию о покрытии, нагрузке, качестве сервиса и пользовательском трафике. ИИ дополняет данные там, где традиционные методы измерения ограничены, особенно в зданиях и других сложных для анализа зонах. Это способствует принятию более точных решений по развитию и оптимизации сети», — отметила директор по развитию телекоммуникационного направления Yadro Юлия Клебанова.
Инвестиции компании в разработку составили 200 млн рублей. По результатам тестирования, MDT Vision смогла увеличить ёмкость сети на 30% без дополнительного оборудования, повысить пользовательские скорости на 20–40%, сократить традиционные выездные измерения на 70–90% и снизить отток абонентов на 15–20% в некоторых регионах. Решение уже введено в эксплуатацию.
В декабре 2025 года Yadro начала серийное производство базовых станций в формате GSM (2G) и LTE (4G) в Дубне. Производственные мощности позволяют выпускать в среднем 50 тысяч единиц телекоммуникационного оборудования в год.
Оператор сотовой связи Т2 сообщил, что развивает собственное программное обеспечение для анализа состояния сети. «В 2023 году мы начали использовать технологию VDT (Virtual Drive Test), которая позволяет собирать данные о качестве сети на основе информации миллионов абонентов. В 2025 году мы масштабировали этот проект на всю сеть Т2», — отметили в компании. Разработчик «Экомобайл» также создаёт свою систему. «Решение направлено на решение давней проблемы отрасли — «слепых зон» для традиционной геолокации при сохранении привязки к карте. Наш подход основан на получении реальных координат от устройств, что обеспечивает высокую точность без необходимости дообучения моделей». В МТС, «МегаФоне» и «ВымпелКоме» отказались комментировать эту тему.
Решения для определения координат устройств по косвенным признакам давно существуют на рынке, но их развитие возобновилось с распространением искусственного интеллекта, отмечает Антон Прокопенко, директор по продуктам компании Vigo, специализирующейся на средствах для мониторинга и управления сетью. «Классические алгоритмы обеспечивают точность на уровне 200–300 метров. Использование методов машинного обучения в сочетании с правильно собранными и обогащёнными метриками позволяет значительно повысить точность — до 50–100 метров. Однако эффективность ИИ во многом зависит от качества входных данных и полноты используемых признаков. Результаты такого анализа могут быть использованы для настройки углов наклона антенн, перераспределения покрытия, установки дополнительного оборудования или расширения инфраструктуры. Разработка подобного продукта могла занять около двух лет. Для крупной компании, такой как Yadro, с высокой стоимостью человеческого труда, инвестиции в 200 млн рублей находятся в пределах нормы».
По словам Анастасии Кабаевой, партнёра технологической практики «ТеДо», спрос на технологию может быть стабильным, но не массовым в краткосрочной перспективе. Создание собственного телеком-контура может стать преимуществом, так как это позволит продавать программное обеспечение не как отдельный продукт, а как часть комплексной экосистемы управления качеством сети. Однако на телеком-рынке заказчики часто проявляют консерватизм, и без убедительных пилотных проектов с доказанным эффектом даже качественный продукт может долго не находить широкого применения.