?蜂窩通信已進入下一個發展階段，支持實時的機器對機器的連接以及電話服務。5G或第五代無線技術提高了無線網絡的速度和響應能力，因此數據可以以千兆位的速度傳輸，理論上速度可達20Gbps。

事實上，5G無線網絡的速度超過了大多數有線網絡。5G無線連接性能的提高也使人工智能(AI)等復雜計算應用成為可能，為無線應用創造了新的機會。加入無代碼AI開發將為5G網絡帶來更大的潛力。

5G高速無線技術的可用，預示著連接設備的物聯網(IoT)等技術的擴展。使用5G無線系統和物聯網傳感器，可以遠程監控交通狀況、監測患者、監測狀況以激活農業灌溉系統，以及管理智能汽車或無人機等自動設備。通過邊緣計算，可以進一步提高5G網絡的性能，將處理應用程序數據所需的計算資源放置在更靠近數據使用位置的位置，以最大限度地縮短響應時間。

5G無線基礎設施可以輕松支持AI處理。5G簡化并加速了多種技術的集成，而AI則賦予這些系統智能以及從可用數據中學習的能力。AI通過應用三種認知技能來模擬人類智能:學習，包括獲取數據和應用規則;通過選擇正確的數據來進行推理，以創造想要的結果;自我糾正，通過微調數據排序，以獲得更準確的結果。

5G和AI的結合已經在塑造無線生態系統的未來，借助無代碼AI開發平臺，利用AI和ML的應用將會增加。將AI開發交給IT專業人員和領域專家，將消除對數據科學家自動化下一代無線應用的需求。

AI和ML正在為5G提供動力

AI已經是蜂窩網絡不可或缺的一部分。移動通信業務利用AI優化網絡性能，減少資本支出。5G服務提供商利用AI來改善客戶服務，提供個性化支持。服務提供商也將AI用于5G網絡規劃、網絡性能管理、生命周期管理和收益管理。

AI也對5G網絡的性能產生了直接影響。雖然手機變得越來越智能，但智能手機的核心算法自上世紀90年代以來一直沒有改變。因此，5G系統比預期使用更多的功率，并實現更低的數據速率。使用具有深度學習能力的AI算法可降低功耗，并提高性能。AI還被用于解決與蜂窩信號可用RF頻率有關的問題，以緩解帶寬過度擁擠。

低延遲也使5G網絡成為受益于更快響應時間的應用程序的理想選擇，例如依賴AI運行的實時視頻。在5G系統中使用AI/ML還可以推動主動網絡響應，創建動態蜂窩集群，使用學習數據來提高延遲、效率和可靠性。

賦能新一代5G人工智能應用

雖然AI/ML正被用于推動新一代5G應用以及5G基礎設施。無代碼開發工具將使每個人都可以使用這些AI/ML應用程序。

AI開發人員始終短缺。為了縮小技能差距，無代碼AI開發工具正在把文章智能的力量交給IT經理和主題專家。無代碼平臺抽象了AI的復雜性，使構建、試驗和部署AI/ML軟件更加容易。無代碼AI平臺提供了拖放界面，任何企業經理都可以創建自己的AI應用程序，而不是需要具有深厚AI專業知識的數據科學家。

5G無線網絡的普及將鼓勵AI應用程序開發人員社區創建利用5G速度和低延遲的新解決方案。無代碼AI開發平臺將促進創新。不斷增長的用戶社區和開放的架構平臺將使5G更容易訪問，并使新的、一流的模型和工具能夠納入AI/ML工作流。

各組織也在建設私有5G網絡。擁有大量物聯網傳感器或端點的組織受益于私有5G，因為專用網絡可提供超低延遲和極高帶寬。5G最初的設計是為了適應物聯網應用的大規模傳感器網格。物聯網設備和傳感器會產生大量數據，因此傳統的核心網絡或集中式云基礎設施無法處理這些流量。使用邊緣計算實現低延遲是需要實時效率的AI應用程序的理想選擇。

展望5G的緩慢演變

雖然5G技術被證明是實時應用的理想選擇，但仍然存在阻礙5G應用的障礙。5G有不同的版本，每一種都有不同的性能特征。運營商仍在建設塔、發電站、數據中心、傳感器和基礎設施，以使每個人都能使用5G，但完成5G基礎設施可能需要數年時間。

與此同時，企業家們正在介入解決5G網絡帶來的復雜問題。在投資者和政府政策的支持下，創新者正在創建易于使用的AI解決方案，以利用現有的5G基礎設施。無代碼AI/ML開發工具的增長將降低5G創新者的進入門檻，?并賦予新一類AI用戶權力。