Согласно документам ведомства, для управления сетями будут созданы национальные ИИ-платформы. Их ключевыми задачами станут динамическое распределение радиочастотного спектра и прогнозирование пиковых нагрузок на инфраструктуру. Ожидается, что это позволит существенно нарастить скорость мобильного интернета.
Эффективность подобных решений уже подтверждена практикой. Отечественные операторы протестировали пилотные проекты по внедрению нейросетей для управления сетевым оборудованием. Результаты тестов показали рост пропускной способности каналов на 20–30% при одновременном двукратном (на 50%) снижении задержек сигнала.
Международный опыт подтверждает эти расчеты. В начале 2026 года компания Ericsson опубликовала данные о том, что использование рекуррентных сетей долгой краткосрочной памяти (LSTM) способно увеличить емкость сети на 20%, а спектральную эффективность — на 10%.
По словам экспертов, такие алгоритмы лучше всего раскрывают свой потенциал в сетях пятого поколения (5G), но дают заметный прирост скорости и в существующих LTE-сетях. Кроме того, LSTM-модели повышают точность геолокации устройств и плотность покрытия, значительно улучшая качество видеосвязи и работы приложений с «тяжелым» трафиком.
«На сотовых сетях искусственный интеллект берет на себя управление потоками данных, тонкую настройку радиопараметров и моментальную диагностику неисправностей, автоматически перераспределяя ресурсы», — пояснил эксперт НТИ по беспроводной связи Олег Яблоков в разговоре с Известиями.
Он подчеркнул, что положительный эффект достигается не только в новых стандартах, но и в действующем 4G/LTE, ссылаясь на успешные зарубежные кейсы компаний Ericsson и японского оператора KDDI.
Российские телеком-компании уже активно используют машинное обучение для мониторинга инфраструктуры. Мировая практика также демонстрирует прорывные результаты: совместный проект Deutsche Telekom и Google Cloud позволил сократить время устранения крупных аварий с нескольких часов до одной минуты.