Verbesserung der Live-Medienübertragung mit dem Private 5G-Netzwerk von Verizon mit Enterprise AI

Die heutigen Sender stehen vor einer Reihe von Herausforderungen, die sich auf die Effizienz auswirken, die Kosten in die Höhe treiben und die Qualität der Live-Produktionen beeinträchtigen. 

Herkömmliche drahtlose Systeme haben oft Probleme in Umgebungen mit vielen Menschen wie Live-Veranstaltungen, wo eine Überlastung der Funkfrequenzen zu Signalausfällen und schlechter Videoqualität führt. Dies wirkt sich nicht nur auf die Kamerafeeds aus, sondern auch auf drahtlose Monitore, Lichtsteuerungen und die Kommunikation der Teams. Auch drahtlose Verbindungen über große Entfernungen zwischen Teams und Geräten ist durch veraltete Infrastruktur eingeschränkt.

Live-Produktionen sind mittlerweile auf Dutzende – oder sogar Hunderte – von Kamera-Feeds angewiesen. Die Verarbeitung all dieser Videos erfordert eine kostspielige Infrastruktur vor Ort, wie Produktionswagen mit zahlreichen Servern. Bestehende drahtlose und Edge-Lösungen lassen sich nicht ohne Weiteres skalieren und bieten oftmals nicht genügend Bandbreite, während kabelgebundene Lösungen die Mobilität und die Kameraplatzierung einschränken. Produktionsteams stehen auch vor der kreativen Herausforderung, mehrere Feeds in Echtzeit zu überwachen, um die besten Aufnahmen auszuwählen.

Cloud-Plattformen bieten Skalierbarkeit, haben aber in der Live-Produktion mit zwei großen Problemen zu kämpfen: Latenz und Sicherheit. Die Übertragung von Echtzeitdaten zu und von entfernten Cloud-Umgebungen kann zu Verzögerungen und Sicherheitsbedenken führen – insbesondere für IP-basierte Workflows wie SMPTE ST 2110. Die Bereitstellung rechenintensiver Tools wie KI vor Ort erfordert oft komplexe und kostspielige Verbindungen zu entfernten Rechenzentren.

Angesichts der steigenden Nachfrage nach Remote-Produktion, KI-Tools und flexiblen IP-Workflows wird deutlich, dass herkömmliche Systeme nicht mehr mithalten können. Rundfunkanbieter benötigen eine schnellere, intelligentere und zuverlässigere Lösung, die zukunftssicher ist.

Um den Herausforderungen des modernen Rundfunks zu begegnen, hat Verizon das Private 5G Network mit Enterprise AI entwickelt – eine portable Vor-Ort-Lösung, die speziell für die Medien- und Unterhaltungsbranche konzipiert wurde. Sie bringt die Leistungsfähigkeit von Rechenzentrums-Computing und privater Mobilfunkkonnektivität direkt in Produktionsumgebungen.

Die Lösung basiert auf zwei Kernkomponenten: 

Die Basis bildet ein eigenes privates Mobilfunknetz, das schnelle, zuverlässige und sichere drahtlose Konnektivität bietet. Mit Ericsson RAN Compute-Prozessoren nutzt es eine Kombination aus mmWave, C-Band und CBRS-Funkgeräten, um eine leistungsstarke drahtlose Kommunikation zu unterstützen. Das Netzwerk ist herstellerunabhängig und konfigurierbar und kann die Uplink-/Downlink-Geschwindigkeiten an die Produktionsanforderungen anpassen – ideal für Echtzeitvideos, Monitore, Beleuchtung und Kommunikation.

Auf der Computing-Seite bringt das KI-Modul von Verizon fortschrittliche Rechenleistung an die Edge. Es basiert auf NVIDIA Holoscan for Media, ermöglicht Echtzeit- KI-Inferenz für Video und Audio und unterstützt Workflows mehrerer Anbieter über Container-Orchestrierung. Die Plattform ist vollständig IP-basiert und kompatibel mit Broadcast-Standards wie SMPTE ST 2110. Sie umfasst Timing (PTP), Steuerung (NMOS) und NVIDIA AI Enterprise -Tools wie NIM™-Microservices. Sie läuft auf einer Bare-Metal-Infrastruktur und nutzt NVIDIA L40S-GPUs für leistungsstarke Rechen-, Netzwerk- und Speicherfunktionen.

Zusammen ermöglichen diese Komponenten Sendern bzw. Broadcastern, große Mengen an Kamera-Feeds direkt vor Ort zu verwalten und zu verarbeiten – ohne auf die Cloud angewiesen zu sein. Dies reduziert die Latenz deutlich und vereinfacht die Einrichtung, da weniger sperrige Ausrüstung und externe Abhängigkeiten erforderlich sind.

Neben der Verbesserung der Zuverlässigkeit und Effizienz der drahtlosen Verbindung unterstützt das System die Schulung vor Ort und den Einsatz benutzerdefinierter KI-Modelle, darunter große Sprachmodelle (LLMs) und Vision Language-Modelle (VLMs) – für eine intelligente Automatisierung, während gleichzeitig sensible Daten geschützt und die Bereitstellungskosten gesenkt werden.

Die Einrichtung des portablen Private 5G-Netzes von Verizon mit Enterprise AI beginnt mit einer Standortuntersuchung zur Bewertung der Netzwerkbedingungen. Ein großer Vorteil ist die Nutzung lizenzierter Frequenzen durch Verizon, die die drahtlose Kapazität erhöhen und eine Anpassung der Uplink-/Downlink-Leistung basierend auf den Produktionsbedürfnissen ermöglichen.

Da die Einrichtung umgebungsgesteuert und softwaredefiniert ist, bietet sie eine höhere Zuverlässigkeit und Flexibilität als herkömmliche Systeme und reduziert gleichzeitig die Hardware vor Ort und die Komplexität. Sie unterstützt problemlos skalierbare, KI-integrierte Workflows mit weniger physischen Ressourcen.

Die Bereitstellung ist in der Regel schneller als bei herkömmlichen Infrastrukturen, was sie ideal für Produktionen mit hohem Volumen oder Remote-Produktionen mit minimaler vorhandener Einrichtung macht. Kurz gesagt, sie bietet Konnektivität, Rechenleistung und Anwendungssteuerung – unabhängig davon, wo die Produktion stattfindet.

Die für die Zukunft entwickelte Plattform von Verizon kann dank der GPU-beschleunigten, Edge-basierten Infrastruktur problemlos erweitert werden, um neue Formate wie Extended Reality (XR) und volumetrische Videos zu unterstützen. Dies eröffnet nicht nur im Medienbereich neue Möglichkeiten, sondern auch in Branchen wie dem Gesundheitswesen, Live-Events und der Fertigung, in denen Hochgeschwindigkeits-Videoverarbeitung und Echtzeit-KI zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Mit der Weiterentwicklung von 5G und KI könnte das System die Vorteile autonomer Netzwerkfunktionen nutzen und Rechen- und Bandbreitenressourcen automatisch an die Produktionsanforderungen anpassen. Dies würde für noch mehr Effizienz und Kontrolle sorgen. Im Laufe der Zeit kann die Lösung auch die Art und Weise, wie und wo Inhalte erstellt werden, verändern, indem sie Remote- und Hybrid-Produktionen ermöglicht – wodurch der Bedarf an zentralisierten Einrichtungen reduziert und der Zugang zu Talenten und Ressourcen auf internationaler Ebene erweitert wird.