03.04.2025
MOBILFUNK

A1 und Nokia starten ersten Pre-6G-Test in Österreich

6G verspricht nicht nur schnellere Datenübertragung, sondern auch komplett neue Anwendungsmöglichkeiten. Seit heute läuft der erste Test in Österreich. Einsatzbereit ist die Technologie aber frühestens 2030.
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Start des Pre-6G-Tests bei A1
Start des Pre-6G-Tests | Foto: A1/ APA Fotoservice / Rastegar

An diesem Donnerstag haben sich etwa zwei Dutzend Menschen im Hof des Technologiezentrums von A1 in Wien versammelt. Einige starren gebannt auf eine Antenne, die am Dach des Gebäudes befestigt ist. Andere warten, bis auf einem Empfangsgerät erste Daten zu sehen sind. Denn die Antenne sendet Signale – und zeigt, wie der Mobilfunk der Zukunft aussehen könnte.

Die Techniker:innen von Nokia und A1 haben nämlich soeben den ersten Pre-6G-Test in Österreich gestartet. Pre-6G heißt die Technologie, weil es noch gar keine Standards für 6G gibt. Die legen Expert:innen erst ab 2027 fest. Für den kommerziellen Einsatz wird 6G dann frühestens 2030 bereit sein. Fest steht jedenfalls: Die drahtlose Kommunikation über Funkmasten soll schneller werden, und mehr Daten senden und empfangen können als zuvor.

Der erste Speedtest im Technologiezentrum misst eine maximale Geschwindigkeit von 1400 Mbit pro Sekunde. Das soll aber nur der Anfang sein. Denn 6G bedeutet nicht nur schnellere Netzwerke. Es soll Echtzeit-Kommunikation ermöglichen, den Energieverbrauch in Häusern optimieren und uns autonomem Fahren näherbringen. So viel zur Vision.

Pre-6G im Speedtest
Pre-6G im Speedtest | Foto: A1/ APA Fotoservice/ Rastegar

Herausforderungen bei 6G

Einige Herausforderungen gibt es aber noch. Ein Beispiel: Aus technischer Sicht bedeutet schnellere Datenübertragung auch höhere Frequenz. Und je höher eine Frequenz, desto geringer ist ihre Reichweite. Der Problematik ist man sich auch bei A1 und Nokia bewusst. “Es gibt Einschränkungen in der Reichweite, aber durch die höhere Anzahl der Antennen kann die Reichweite relativ gut aufrechterhalten werden”, sagt Christian Laqué, CTO von A1 Österreich. Wie weit das Signal der Antenne auf dem A1-Dach reicht, wird der aktuelle Test zeigen. „Ein Ziel des Tests besteht darin, das Funkfeld zu vermessen und die Reichweiten im Vergleich zu anderen Frequenzbändern zu analysieren“, heißt es dazu seitens A1.

Für die Datenübertragung braucht die 6G-Technologie in etwa doppelt so viele Antennen wie die 5G-Technologie. Auf einer großen Antenne sitzen dabei jeweils viele kleine Antennen. Um mehrere dieser Antennen zum Senden und Empfangen von Signalen zu nutzen, verwenden Mobilfunk-Anbieter die MIMO-Technologie – Multiple Input Multiple Output. Das verbessert die Datenübertragung in Funknetzen. MIMO wird in 4G, 5G und später eben auch in 6G eingesetzt. Die vielen Antennen ermöglichen es, die Energie gezielt zu leiten.

KI soll Frequenz regeln

Um die Energie noch gezielter zu verteilen, soll in Zukunft auch Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. “Die Netze sollen intelligenter werden, mit Machine Learning zum Beispiel”, sagt Christoph Rohr, Country Manager bei Nokia. Die Vorstellung der Manager: Netzwerke, die auf spezifische Use Cases reagieren können. „AI soll helfen, die Frequenz zu verteilen, weil Menschen das gar nicht mehr überblicken können“, ergänzt A1-CTO Laqué.

Gleichzeitig soll 6G die Basis für fortschrittlichere KI-Anwendungen legen, indem es die notwendige Bandbreite, niedrige Latenz und hohe Zuverlässigkeit für datenintensive KI-Prozesse bereitstellt.

Einsatzmöglichkeiten von 6G

Was genau die Technologie für die Praxis bedeutet, sehen sich Techniker:innen gerade gemeinsam mit Unternehmen an. Es geht beispielsweise um die Frage, wie man Fabriken digitalisieren kann. Was wirklich möglich ist, muss sich aber noch zeigen. Möglicherweise werden die Use Cases, von denen die Mobilfunk-Anbieter sprechen, erst in ein paar Jahren erfunden. Bis dahin sollte 6G – voraussichtlich – einsatzfähig sein.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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