Skalierbare intelligente WLAN-Ökosysteme WBA fordert Standardisierung für KI-gestütztes Wi-Fi

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Die Wireless Broadband Alliance (WBA) hat einen Bericht mit dem Titel „KI/ML für WLAN: Skalierbare, intelligente WLAN-Ökosysteme ermöglichen“ veröffentlicht.

Die Wireless Broadband Alliance (WBA) hat mit dem Bericht „AI/ML for Wi-Fi: Enabling Scalable, Intelligent Wi-Fi Ecosystems“ erstmals einen branchenweiten Orientierungsrahmen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Wi-Fi-Umgebungen vorgelegt. Ziel ist es, intelligente Netze skalierbar und herstellerübergreifend interoperabel zu gestalten.

Wi-Fi wird heute in Unternehmen, Industrieumgebungen und öffentlichen Infrastrukturen als geschäftskritische Technologie betrachtet. Gleichzeitig steigt die Komplexität durch dichtere Deployments, anspruchsvolle Anwendungen wie industrielle Automatisierung oder KI-Workloads sowie durch wachsende Anforderungen an Sicherheit und Verfügbarkeit. Klassische, regelbasierte Managementansätze stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen.

KI/ML als Fundament künftiger Wi-Fi-Architekturen

Der Report beschreibt einen klaren Paradigmenwechsel: weg von reaktiver Fehlerbehebung, hin zu prädiktiven, proaktiven und selbstoptimierenden Netzwerken. KI/ML soll autonome Systeme ermöglichen, die Performance in Echtzeit steuern, Anomalien frühzeitig erkennen und Betriebsprozesse automatisieren.

Zu den zentralen Mehrwerten zählen reduzierte Betriebskosten (OpEx), höhere Zuverlässigkeit und Sicherheit sowie eine konsistentere Quality of Experience (QoE). Besonders in dichten Umgebungen und bei latenzkritischen Anwendungen wird KI/ML laut WBA zur Voraussetzung für stabile Performance.

Langfristig sieht der Bericht „AI/ML-native Wi-Fi“ als strategische Zielrichtung. Künftige Funktionen von Wi-Fi 8 auf Basis von IEEE 802.11 (802.11bn), etwa koordinierte Multi-AP-Mechanismen, sollen ihr volles Potenzial erst in Kombination mit integrierten KI-Engines entfalten.

Interoperable Frameworks statt proprietärer Insellösungen

Als zentrales Hemmnis identifiziert die WBA die fortschreitende Fragmentierung durch proprietäre Ansätze, inkonsistente Datenmodelle und geschlossene Schnittstellen. Diese erschweren Integration, erhöhen Kosten und bremsen Innovation.

Statt einzelne Algorithmen zu standardisieren, empfiehlt der Bericht interoperable Frameworks. Dazu gehören harmonisierte Datenmodelle, standardisierte Telemetrie, offene APIs sowie einheitliche Konzepte für das Lifecycle-Management von ML-Modellen. Nur so lasse sich KI-gestütztes Wi-Fi in Multi-Vendor-Umgebungen effizient betreiben.

Darüber hinaus zeichnet sich eine hybride Architektur ab: Intelligenz wird nicht ausschließlich im Router verortet, sondern verteilt sich auf Client, Access Point, Edge und Cloud. Diese Kombination soll die jeweils beste Balance aus Latenz, Skalierbarkeit und Rechenleistung ermöglichen.

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Ein weiterer Engpass ist die Datenbasis. Für leistungsfähige KI-Modelle braucht es qualitativ hochwertige, geteilte Datensätze, föderiertes Lernen und klare Governance-Strukturen. Ohne abgestimmte Datenstrategien bleibt das Potenzial intelligenter Wi-Fi-Systeme begrenzt.

Erarbeitet wurde der Report von der WBA-Projektgruppe „AI/ML for Wi-Fi“ unter Leitung von Intel sowie Co-Leitung durch Airties, Cisco und Hewlett Packard Enterprise. Die Ergebnisse sollen unter anderem in Diskussionen mit der Wi-Fi Alliance sowie in Gremien von IEEE 802.11 eingebracht werden.(sg)

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