Производитель телеком-оборудования Yadro (входит в «ИКС Холдинг») представил систему MDT Vision на базе искусственного интеллекта. Решение позволяет операторам оценивать качество покрытия по данным со смартфонов абонентов, заменяя дорогостоящие полевые испытания и выявляя проблемные зоны внутри зданий.

Разработка системы заняла около двух лет, а объем вложений в проект составил 200 млн рублей. Технология MDT (Minimization of Drive Tests) собирает обезличенные данные с пользовательских устройств, что дает точную картину нагрузки и качества сервиса в сложных локациях. По словам директора по развитию телеком-направления Yadro Юлии Клебановой, ИИ дополняет информацию там, где традиционные методы измерений ограничены.

Эффективность и серийное производство

Первые тесты MDT Vision показали заметное улучшение сетевых показателей без установки дополнительных мощностей. По данным компании, внедрение софта позволило:

• увеличить емкость сети до 30%;
• поднять скорость передачи данных для пользователей на 20–40%;
• сократить количество выездов инженеров на 70–90%;
• снизить отток абонентов в отдельных регионах на 15–20%.

Параллельно с софтверными решениями компания развивает аппаратную базу. В конце 2025 года Yadro запустила в Дубне серийный выпуск базовых станций стандартов GSM и LTE. Текущие мощности завода позволяют производить до 50 тысяч единиц оборудования ежегодно.

Рыночный контекст и точность данных

Yadro — не единственный игрок в этом сегменте. Оператор Т2 с 2023 года внедряет собственную систему Virtual Drive Test, а разработчик «Экомобайл» продвигает решение, опирающееся на реальные координаты устройств. Однако эксперты отмечают, что именно ИИ-подход дает качественный скачок в позиционировании.

Директор по продуктам Vigo Антон Прокопенко пояснил, что классические алгоритмы ошибаются на 200–300 метров, в то время как машинное обучение сужает погрешность до 50–100 метров. Несмотря на технологические преимущества, массовое внедрение может занять время. В агентстве «ТеДо» подчеркивают, что телеком-рынок остается консервативным: операторам требуются длительные пилотные проекты, чтобы подтвердить эффект перед масштабным развертыванием системы.