Bu Dünya Kupası'nda "akıllı hakem" en büyük olaylardan biri. SAOT, ofsayt durumlarında otomatik olarak hızlı ve doğru kararlar almak için stadyum verilerini, oyun kurallarını ve yapay zekayı entegre ediyor
Binlerce hayran 3 boyutlu animasyon tekrarlarını alkışlarken ya da üzülürken, benim düşüncelerim televizyonun arkasındaki ağ kablolarını ve optik fiberleri takip ederek iletişim ağına ulaştı.
Taraftarlara daha akıcı, daha net bir izleme deneyimi sunmak için SAOT'a benzer şekilde iletişim ağında da akıllı bir devrim yaşanıyor.
2025'te L4 Gerçekleşecek
Ofsayt kuralı karmaşıktır ve hakemin sahanın karmaşık ve değişken koşulları göz önüne alındığında anında doğru bir karar vermesi çok zordur. Bu nedenle futbol maçlarında tartışmalı ofsayt kararları sıklıkla görülür.
Benzer şekilde, iletişim ağları son derece karmaşık sistemlerdir ve son birkaç on yıldır ağları analiz etmek, değerlendirmek, onarmak ve optimize etmek için insan yöntemlerine güvenmek hem kaynak yoğun hem de insan hatasına açıktır.
Daha da zor olanı, dijital ekonomi çağında, iletişim ağının binlerce hat ve işletmenin dijital dönüşümünün üssü haline gelmesiyle, işletme ihtiyaçlarının daha da çeşitlenip dinamikleşmesi, ağın istikrarının, güvenilirliğinin ve çevikliğinin daha yüksek olması gerekmesi ve insan emeği ve bakımının geleneksel işleyiş biçiminin sürdürülmesinin daha da zorlaşmasıdır.
Ofsayt hatalı bir değerlendirme tüm oyunun sonucunu etkileyebilir, ancak iletişim ağı açısından bir “hatalı değerlendirme” işletmecinin hızla değişen pazar fırsatını kaçırmasına, işletmelerin üretiminin sekteye uğramasına, hatta tüm toplumsal ve ekonomik kalkınma sürecini etkilemesine neden olabilir.
Başka seçenek yok. Ağ otomatik ve akıllı olmalı. Bu bağlamda, dünyanın önde gelen operatörleri kendi kendine akıllı ağların kornasını çaldılar. Üçlü rapora göre, küresel operatörlerin %91'i stratejik planlamalarına otomatik akıllı ağları dahil etti ve 10'dan fazla baş operatör 2025 yılına kadar L4'e ulaşma hedeflerini duyurdu.
Bunların arasında China Mobile bu değişimin öncülüğünü yapıyor. 2021'de China Mobile, sektörde ilk kez 2025'te L4 seviyesindeki kendi kendine akıllı ağa ulaşma niceliksel hedefini öneren, kendi kendine yapılandırma, kendi kendine onarım ve kendi kendine optimizasyon ağ işletim ve bakım kapasitesini içe doğru inşa etmeyi ve müşteri deneyimini "sıfır bekleme, sıfır arıza ve sıfır temas" şeklinde dışarıdan oluşturmayı öneren kendi kendine akıllı ağ hakkında bir teknik rapor yayınladı.
"Akıllı Hakem"e benzer internet öz zekası
SAOT, kameralardan, top içi sensörlerden ve AI sistemlerinden oluşur. Topun içindeki kameralar ve sensörler verileri tam ve gerçek zamanlı olarak toplarken, AI sistemi verileri gerçek zamanlı olarak analiz eder ve pozisyonu doğru bir şekilde hesaplar. AI sistemi ayrıca oyunun kurallarını da enjekte ederek kurallara göre otomatik olarak ofsayt çağrıları yapar.
Ağ otoentelektüelizasyonu ile SAOT uygulaması arasında bazı benzerlikler vardır:
Öncelikle, ağ ve algı, AI eğitimi ve muhakemesi için zengin veriler sağlamak amacıyla ağ kaynaklarını, yapılandırmayı, hizmet durumunu, hataları, günlükleri ve diğer bilgileri kapsamlı ve gerçek zamanlı olarak toplamak için derinlemesine entegre edilmelidir. Bu, SAOT'un topun içindeki kameralardan ve sensörlerden veri toplamasıyla tutarlıdır.
İkinci olarak, otomatik analiz, karar alma ve yürütmeyi tamamlamak için engel kaldırma ve optimizasyon, işletme ve bakım kılavuzları, özellikler ve diğer bilgilerde büyük miktarda manuel deneyimi AI sistemine birleşik bir şekilde girmek gerekir. Bu, SAOT'un ofsayt kuralını AI sistemine girmesi gibidir.
Ayrıca, iletişim ağı birden fazla etki alanından oluştuğu için, örneğin herhangi bir mobil hizmetin açılması, engellenmesi ve optimizasyonu yalnızca kablosuz erişim ağı, iletim ağı ve çekirdek ağ gibi birden fazla alt etki alanının uçtan uca işbirliğiyle tamamlanabilir ve ağ öz zekası da "çoklu etki alanı işbirliğine" ihtiyaç duyar. Bu, SAOT'un daha doğru kararlar almak için birden fazla boyuttan video ve sensör verileri toplaması gerektiği gerçeğine benzerdir.
Ancak iletişim ağı futbol sahası ortamından çok daha karmaşıktır ve iş senaryosu tek bir "ofsayt cezası" değil, son derece çeşitli ve dinamiktir. Yukarıdaki üç benzerliğe ek olarak, ağ daha yüksek düzeyli oto-zeka'ya doğru hareket ettiğinde aşağıdaki faktörler dikkate alınmalıdır:
Öncelikle bulut, ağ ve NE cihazlarının AI ile entegre edilmesi gerekir. Bulut, tüm etki alanında büyük miktarda veri toplar, sürekli olarak AI eğitimi ve model üretimi gerçekleştirir ve AI modellerini ağ katmanına ve NE cihazlarına iletir; Ağ katmanı, tek bir etki alanında kapalı devre otomasyonu gerçekleştirebilen orta düzeyde eğitim ve muhakeme yeteneğine sahiptir. Nes, veri kaynaklarına yakın analiz yapabilir ve kararlar alabilir, gerçek zamanlı sorun giderme ve hizmet optimizasyonunu garanti eder.
İkincisi, birleşik standartlar ve endüstriyel koordinasyon. Kendi kendine akıllı ağ, birçok ekipman, ağ yönetimi ve yazılımı ve birçok tedarikçiyi içeren karmaşık bir sistem mühendisliğidir ve yerleştirme, alanlar arası iletişim ve diğer sorunları arayüzlemek zordur. Bu arada, TM Forum, 3GPP, ITU ve CCSA gibi birçok kuruluş kendi kendine akıllı ağ standartlarını teşvik ediyor ve standartların formülasyonunda belirli bir parçalanma sorunu var. Ayrıca, endüstrilerin mimari, arayüz ve değerlendirme sistemi gibi birleşik ve açık standartlar oluşturmak için birlikte çalışmaları da önemlidir.
Üçüncüsü, yetenek dönüşümü. Öz-zekalı ağ yalnızca teknolojik bir değişim değil, aynı zamanda yetenek, kültür ve organizasyonel yapıda da bir değişimdir ve bu da operasyon ve bakım işinin “ağ merkezli”den “iş merkezli”ye, operasyon ve bakım personelinin donanım kültüründen yazılım kültürüne ve tekrarlayan emekten yaratıcı emeğe dönüşmesini gerektirir.
L3 yolda
Autointelligence ağı bugün nerede? L4'e ne kadar yakınız? Cevap, Huawei Kamu Geliştirme Başkanı Lu Hongju'nun China Mobile Global Partner Conference 2022'deki konuşmasında tanıttığı üç iniş vakasında bulunabilir.
Ağ bakım mühendislerinin hepsi, ev çapındaki ağın, operatörün operasyon ve bakım operasyon çalışmalarının en büyük sorun noktası olduğunu bilir, belki de hiç kimse. Ev ağı, ODN ağı, taşıyıcı ağı ve diğer alanlardan oluşur. Ağ karmaşıktır ve birçok pasif aptal cihaz vardır. Duyarsız hizmet algısı, yavaş yanıt ve zor sorun giderme gibi sorunlar her zaman vardır.
Bu sorun noktaları göz önünde bulundurulduğunda, China Mobile Henan, Guangdong, Zhejiang ve diğer eyaletlerde Huawei ile iş birliği yaptı. Akıllı donanım ve kalite merkezinin iş birliğine dayalı geniş bant hizmetlerini iyileştirme açısından, kullanıcı deneyiminin doğru algılanması ve düşük kaliteli sorunların doğru konumlandırılması gerçekleştirildi. Düşük kaliteli kullanıcıların iyileştirme oranı %83'e çıkarıldı ve FTTR, Gigabit ve diğer işletmelerin pazarlama başarı oranı %3'ten %10'a çıkarıldı. Optik ağ engellerinin kaldırılması açısından, aynı rota boyunca gizli tehlikelerin akıllıca tanımlanması, optik fiber saçılma karakteristik bilgisi ve AI modelinin çıkarılmasıyla %97 doğrulukla gerçekleştirildi.
Yeşil ve verimli gelişim bağlamında, ağ enerji tasarrufu mevcut operatörlerin ana yönüdür. Ancak, karmaşık kablosuz ağ yapısı, çoklu frekans bandı ve çoklu standardın örtüşmesi ve çapraz kaplaması nedeniyle, farklı senaryolardaki hücre işi zamanla büyük ölçüde dalgalanır. Bu nedenle, doğru enerji tasarrufu kapatması için yapay yönteme güvenmek imkansızdır.
Zorluklarla karşı karşıya kalan iki taraf, ağ performansını ve kullanıcı deneyimini etkilemeden tek bir istasyonun ortalama enerji tüketimini %10 oranında azaltmak için Anhui, Yunnan, Henan ve diğer eyaletlerde ağ yönetim katmanında ve ağ eleman katmanında birlikte çalıştı. Ağ yönetim katmanı, tüm ağın çok boyutlu verilerine dayalı enerji tasarrufu stratejileri formüle eder ve sunar. NE katmanı, hücredeki iş değişikliklerini gerçek zamanlı olarak algılar ve tahmin eder ve taşıyıcı ve sembol kapatma gibi enerji tasarrufu stratejilerini doğru bir şekilde uygular.
Yukarıdaki örneklerden, tıpkı futbol maçındaki “akıllı hakem” gibi, iletişim ağının da “algı kaynaşması”, “Yapay Zeka beyni” ve “çok boyutlu işbirliği” yoluyla belirli sahnelerden ve tek otonom bölgeden kendi kendini zekalandırmayı giderek gerçekleştirdiğini görmek zor değil; böylece ağın ileri düzeyde kendi kendini zekalandırmasına giden yol giderek daha da belirginleşiyor.
TM Forum'a göre, L3 kendi kendine akıllı ağlar "ortamdaki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak algılayabilir ve belirli ağ özellikleri içinde kendi kendini optimize edebilir ve ayarlayabilir"ken, L4 "birden fazla ağ etki alanında daha karmaşık ortamlarda iş ve müşteri deneyimi odaklı ağların öngörücü veya etkin kapalı devre yönetimini mümkün kılar." Açıkça, kendi kendine akıllı ağ şu anda L3 seviyesine yaklaşıyor veya bu seviyeye ulaşıyor.
Üç tekerlek de L4'e doğru gidiyor
Peki oto-entelektüel ağı L4'e nasıl hızlandırırız? Lu Hongjiu, Huawei'nin, tek alan özerkliği, alanlar arası iş birliği ve endüstriyel iş birliğinden oluşan üç yönlü bir yaklaşımla China Mobile'ın 2025 yılına kadar L4 hedefine ulaşmasına yardımcı olduğunu söyledi.
Tek alanlı özerklik açısından, öncelikle NE cihazları algılama ve hesaplama ile entegre edilir. Bir yandan, pasif ve milisaniye düzeyinde algılamayı gerçekleştirmek için optik iris ve gerçek zamanlı algılama cihazları gibi yenilikçi teknolojiler tanıtılır. Öte yandan, akıllı NE cihazlarını gerçekleştirmek için düşük güç tüketimli hesaplama ve akış hesaplama teknolojileri entegre edilir.
İkinci olarak, yapay zeka beyinli ağ kontrol katmanı, algılama, analiz, karar alma ve yürütmenin kapalı döngüsünü gerçekleştirmek için akıllı ağ elemanı cihazlarıyla birleşebilir, böylece tek bir alanda ağ işletimi, hata yönetimi ve ağ optimizasyonuna yönelik otonom kapalı döngü kendi kendini yapılandırma, kendi kendini onarma ve kendi kendini iyileştirmeyi gerçekleştirebilir.
Ayrıca, ağ yönetim katmanı, alanlar arası işbirliğini ve hizmet güvenliğini kolaylaştırmak için üst katman hizmet yönetim katmanına açık bir kuzeye doğru arayüz sağlar.
Huawei, alanlar arası işbirliği açısından platform evriminin, iş süreçleri optimizasyonunun ve personel dönüşümünün kapsamlı bir şekilde gerçekleştirilmesine önem veriyor.
Platform, küresel verileri ve uzman deneyimini entegre eden bir baca destek sisteminden kendi kendini akıllı bir platforma dönüştü. Geçmişten gelen iş süreci, ağa, iş emri odaklı sürece, deneyim odaklı, sıfır temaslı süreç dönüşümüne; personel dönüşümü açısından, düşük kodlu bir geliştirme sistemi ve operasyon ve bakım yetenekleri ile ağ yeteneklerinin atomik kapsüllenmesi oluşturularak, BT personelinin dijital zekaya dönüşüm eşiği düşürüldü ve operasyon ve bakım ekibinin DICT bileşik yeteneklerine dönüşmesine yardımcı olundu.
Ek olarak, Huawei, kendi kendine akıllı ağ mimarisi, arayüzü, sınıflandırması, değerlendirmesi ve diğer yönleri için birleşik standartlar elde etmek amacıyla birden fazla standart kuruluşunun iş birliğini teşvik ediyor. Pratik deneyimi paylaşarak, üçlü değerlendirme ve sertifikasyonu teşvik ederek ve endüstriyel platformlar inşa ederek endüstriyel ekolojinin refahını teşvik edin; Ve kök teknolojinin bağımsız ve kontrol edilebilir olmasını sağlamak için kök teknolojiyi birlikte çözmek ve ele almak üzere China Mobile akıllı operasyon ve bakım alt zinciriyle iş birliği yapın.
Yazarın görüşüne göre, yukarıda belirtilen kendi kendini akıllı hale getiren ağın temel unsurları göz önüne alındığında, Huawei'nin "üçlüsü", dört gözle beklenebilecek bir yapıya, teknolojiye, işbirliğine, standartlara, yeteneklere, kapsamlı kapsama alanına ve kesin bir güce sahip.
Kendi kendine zeki ağ, telekomünikasyon endüstrisinin en iyi dileğidir ve "telekomünikasyon endüstrisi şiiri ve mesafesi" olarak bilinir. Ayrıca, büyük ve karmaşık iletişim ağı ve işletmesi nedeniyle "uzun yol" ve "zorluklarla dolu" olarak etiketlenmiştir. Ancak bu iniş vakalarından ve troikanın bunu sürdürme becerisinden yola çıkarak, şiirin artık gururlu olmadığını ve çok da uzakta olmadığını görebiliriz. Telekomünikasyon endüstrisinin ortak çabalarıyla, giderek daha fazla havai fişekle doludur.
Yayınlanma zamanı: 19-Aralık-2022