Datengetriebene Bandbreitenprognose für DSL-Neukundenanschlüsse

Anbieter von Internetservices müssen Endnutzern individuell die für ihren Anschluss üblicherweise zur Verfügung stehenden Datenübertragungsraten von Internetprodukten bekannt geben. Das schreibt die TK-Transparenzverordnung der Bundesnetzagentur vor. Gerade im Bereich DSL gestaltet sich dies schwierig, da für die historisch gewachsene, maßgeblich auf Kupferdoppeladern basierende TK-Infrastruktur vielfältige Störeinflüsse berücksichtigt werden müssen. Über einen KI-basierten Ansatz lassen sich die funktionalen Abhängigkeiten auf Basis historischer Daten automatisiert erfassen und daraus ein datengetriebenes Prognosemodell ableiten. Durch Berücksichtigung der gesamten Systemstrecke – vom heimischen DSL-Modem über die Teilnehmeranschlussleitung bis hin zur aktiven Technik in den Hauptverteilern – sind exakte Vorhersagen zu erwarteten Übertragungsraten möglich. Stehen hoch aufgelöste Daten im Tages- und saisonalen Verlauf zur Verfügung, kann die Prognose sogar zeitabhängig präzisiert werden. TK-Anbieter können ihre Breitband-Produkte damit für Retail- und Wholesale-Kunden individuell zuschneiden und mit signifikant geringerem Betriebsrisiko anbieten. BTC arbeitet seit 2017 im Auftrag eines Telekommunikationsanbieters daran, ein derartiges KI-gestütztes Prognosewerkzeug zu entwickeln und in den produktiven Betrieb zu integrieren.