Trend telecomunicazioni nel 2026: 5G privato, droni e AI-RAN

Immaginate un drone che vola lungo un ampio tratto di costa, ben oltre la linea di vista dell'operatore, trasmettendo video in streaming mentre un modello a bordo segnala anomalie in tempo reale. Il piano di volo è a posto. La batteria è a posto. Ciò che decide l'esito della missione è qualcosa che nessuno vede: il collegamento radio che deve passare da una cella all'altra lungo il percorso.

Questo scenario si colloca nel punto d'incontro di tre tendenze, dopo anni trascorsi su roadmap separate. Il 5G offre velocità, controllo della latenza e sicurezza sufficienti per trasportare il traffico di comando e controllo. I droni sono diventati così utili che spesso il limite è la connettività, e non il velivolo in sé. L'AI-RAN, l'idea di inserire l'intelligenza artificiale all'interno della stessa rete di accesso radio, è passata nel 2026 dalle slide delle conferenze alle sperimentazioni sul campo. A che punto è, quindi, il panorama delle telecomunicazioni e cosa cambia per chiunque debba mantenere connesso un nodo in movimento?

L'AI-RAN è una rete di accesso radio che esegue carichi di lavoro di intelligenza artificiale, utilizza l'IA per autogestirsi, o entrambe le cose. Nel 2026 ha smesso di essere solo un'etichetta di ricerca. L'AI-RAN Alliance, fondata nel 2024, ha annunciato a febbraio di aver raggiunto i 132 membri e ha portato 33 dimostrazioni al Mobile World Congress di Barcellona. Il suo presidente ha descritto la tecnologia come non più sperimentale, che è esattamente ciò che direbbe un ente promotore, ma i risultati sul campo mostrati allo stesso evento hanno dato peso all'affermazione: chiamate 5G abilitate dall'IA in esecuzione su un'infrastruttura GPU condivisa e un operatore che ha dimostrato come la potenza di calcolo radio in eccesso potesse essere affittata a carichi di lavoro IA esterni.

L'AI-RAN Alliance definisce tre architetture principali (AI for RAN, AI and RAN, AI on RAN), ciascuna in grado di risolvere uno specifico problema di connettività o di calcolo per i droni autonomi.

Fino ad ora, la maggior parte delle evidenze proviene da grandi reti pubbliche, dove migliaia di siti condividono il costo dell'hardware GPU. Lo stesso presidente dell'Alleanza elenca tre ostacoli: fattori economici, modello di business e competenze. Chi paga per la potenza di calcolo extra quando una rete serve poche centinaia di dispositivi in un singolo sito? E quanto di questa architettura si adatta a una rete privata compatta e a basso consumo, che deve essere trasportata in una valigetta e accesa in pochi minuti?

L'AI-RAN su larga scala risponde a un'esigenza di capacità e monetizzazione per gli operatori pubblici. Un dispiegamento privato in un porto, in una cava o in un'area colpita da un disastro deve rispondere a un'altra domanda, ovvero garantire prestazioni prevedibili in un luogo specifico. Questi due problemi condividono la tecnologia, ma non la progettazione.

Connettere i droni alle reti cellulari presenta due sfide fisiche. In primo luogo, le antenne delle stazioni base sono inclinate verso il basso, per gli utenti a terra, lasciando vuoti di copertura nel cielo. In secondo luogo, un drone in volo è visibile a più celle contemporaneamente, causando frequenti handover e interferenze di rete. Identificare e autenticare il velivolo aggiunge un ulteriore livello di complessità. Gli standard hanno affrontato questo problema a partire dalla Release 15 del 3GPP, e la Release 19 continua a lavorare sull'integrazione dei droni nelle reti mobili e nelle piattaforme di servizi. Tuttavia, uno standard stabilisce solo le regole. Non può dirti se il collegamento reggerà ai margini di una particolare valle.

Ecco perché le operazioni oltre la linea di vista (BVLOS - beyond visual line of sight) rimangono il punto di riferimento. I regolatori vogliono prove che la connettività cellulare sia sufficientemente sicura da sostituire un osservatore umano, ed esistono progetti di ricerca, tra cui uno in Svezia guidato da un fornitore di telecomunicazioni, per produrre tali prove. Le prime misurazioni sulle reti pubbliche LTE hanno stimato l'affidabilità del comando e controllo tra l'88,5 e il 98,5 percento. Anche il migliore di questi dati lascia un margine di rischio dell'1,5 percento. Lo accettereste su un velivolo in volo sopra una zona costiera?

Le operazioni BVLOS in sicurezza richiedono livelli di servizio garantiti su spettro licenziato. Una rete progettata specificamente per la missione può offrirlo. Una rete condivisa con tutti gli altri ha molte più difficoltà.

La Release 20 del 3GPP, avviata a metà del 2025, è il ponte tra le generazioni. Completa il 5G-Advanced e apre i primi studi formali sul 6G, con il suo consolidamento ("freeze") attualmente stimato per giugno 2027. Sul fronte dell'IA, specifica il supporto per la compressione delle informazioni sullo stato del canale con modelli bilaterali, standardizza la raccolta dati dai dispositivi e studia nuovi casi d'uso per la mobilità dell'IA nella rete radio. La previsione della mobilità è esattamente ciò di cui ha bisogno un drone.

Parallelamente, una fase di studio sul 6G di circa 21 mesi, iniziata nel terzo trimestre del 2025, alimenta la Release 21, dove sono attese le prime specifiche del 6G, con sistemi commerciali previsti intorno al 2030. Due temi del 6G toccano direttamente i droni. Uno è un'interfaccia aerea nativa per l'IA. L'altro è il rilevamento e comunicazione integrati (ISAC - integrated sensing and communication), in cui la rete utilizza i propri segnali radio per rilevare gli oggetti circostanti, droni inclusi. Immaginate una rete che possa vedere il drone oltre a potervi comunicare, anche quando manca il rapporto di posizione del drone stesso.

La convergenza diventa concreta in tre ambiti.

Prevedere il prossimo handover

Il percorso di un drone è noto dal piano di missione, eppure una rete convenzionale lo apprende solo quando inizia l'handover. L'AI for RAN può utilizzare quella traiettoria per preparare in anticipo la cella successiva. La stessa logica riduce le sessioni interrotte per qualsiasi nodo veloce, come un veicolo o un'imbarcazione.

Separare il controllo dal payload

Il traffico di comando e controllo richiede una latenza bassa e stabile. Il payload di una videocamera necessita di puro throughput. Il network slicing consente a un'unica infrastruttura di gestirli come due servizi con garanzie separate, in modo che un picco di traffico video non privi mai di risorse il collegamento che guida il velivolo.

Elaborazione vicino alla sorgente

Quando l'analisi video viene eseguita vicino alla radio, il flusso non viaggia verso un data center remoto prima di produrre un allarme. Questo è il significato pratico dell'infrastruttura condivisa tra AI e RAN.

Una rete privata cambia le carte in tavola perché chi gestisce la missione gestisce anche la rete. La copertura può essere progettata in tre dimensioni intorno all'area in cui il drone vola effettivamente, le antenne possono essere posizionate pensando al velivolo e lo spettro è dedicato alla missione.

La NGCI (Next-Generation Communication Infrastructure) di SMA-RTY segue questa logica. È una rete 5G standalone, un'isola che non dipende da alcun operatore esterno, abbastanza compatta da stare in una valigetta delle dimensioni di un bagaglio a mano e dispiegabile in pochi minuti. Non esiste un catalogo da cui scegliere: ogni implementazione parte dallo studio del caso d'uso del cliente, e la configurazione viene poi sviluppata ad hoc attorno ad esso. Laddove l'area è troppo ampia o frastagliata per un singolo sito, l'Integrated Access and Backhaul (IAB) consente ai nodi di inoltrare il traffico in modalità wireless. Spieghiamo come funziona nel nostro articolo di approfondimento sull'IAB, tra accesso e backhaul.

• Monitoraggio costiero e marittimo. I riflessi del mare e l'assenza di siti terrestri rendono la connettività più difficile rispetto all'entroterra. Il progetto MTCOM di SMA-RTY, un'architettura per la gestione dei droni nella sorveglianza costiera, affronta le interferenze causate dal mare e supporta diverse slice su un'unica rete.
• Protezione civile dopo un disastro. Quando la copertura pubblica è interrotta o sovraccarica, una rete dispiegabile fornisce alle squadre di soccorso e ai droni da ricognizione un collegamento condiviso in pochi minuti, con l'analisi dei video sul posto.
• Grandi siti industriali. Impianti, porti e scali logistici utilizzano i droni per le ispezioni, mentre la stessa rete serve telecamere e veicoli. Lo slicing impedisce che il controllo dei droni debba competere con il traffico video.
• Operazioni di pubblica sicurezza. Alcune missioni si svolgono in aree dove non si può dare per scontata la copertura commerciale, e una rete autonoma elimina questa dipendenza.

Tre questioni aperte mostreranno quanto velocemente convergeranno queste tendenze: come prenderanno forma i primi elementi di lavoro della Release 21, se i risultati dell'AI-RAN derivanti dai grandi siti degli operatori potranno essere riprodotti su infrastrutture di piccole dimensioni e se le autorità dell'aviazione accetteranno le prestazioni cellulari misurate come parte delle approvazioni BVLOS.