Bu Dünya Kupası, “Akıllı Hakem” en büyük olaylardan biridir. Saot, ofsayt durumlarında otomatik olarak hızlı ve doğru kararlar vermek için stadyum verilerini, oyun kurallarını ve yapay zekayı entegre eder
Binlerce hayran 3 boyutlu animasyon tekrarlarını tezahürat ederken veya ağıt yakarken, düşüncelerim ağ kablolarını ve TV'nin arkasındaki optik lifleri iletişim ağına kadar takip etti.
Hayranlar için daha pürüzsüz, daha net bir izleme deneyimi sağlamak için, iletişim ağında SAOT'a benzer akıllı bir devrim de devam ediyor.
2025'te L4 gerçekleştirilecek
Offside kuralı karmaşıktır ve hakemin alanın karmaşık ve değiştirilebilir koşullarını göz önünde bulundurarak bir anda doğru bir karar vermesi çok zordur. Bu nedenle, futbol maçlarında tartışmalı ofsayt kararları sıklıkla ortaya çıkar.
Benzer şekilde, iletişim ağları son derece karmaşık sistemlerdir ve son birkaç on yılda ağları analiz etmek, yargılamak, onarmak ve optimize etmek için insan yöntemlerine dayanmak hem kaynak yoğun hem de insan hatasına eğilimlidir.
Daha zor olan şey, dijital ekonomi döneminde, iletişim ağı binlerce hat ve işletmenin dijital dönüşümünün temelini oluşturduğundan, iş ihtiyaçlarının daha çeşitlendirilmiş ve dinamik hale gelmesi ve ağın istikrarı, güvenilirliği ve çevikliğinin daha yüksek olması gerektiği ve insan işçiliği ve bakımının geleneksel çalışma modunun sürdürülmesi daha zordur.
Ofsal bir yanlış yargı, tüm oyunun sonucunu etkileyebilir, ancak iletişim ağı için bir “yanlış yargı” operatörün hızla değişen pazar fırsatını kaybetmesini, işletmelerin üretimini kesintiye uğratmaya zorlayabilir ve hatta sosyal ve ekonomik kalkınma sürecini etkileyebilir.
Seçenek yok. Ağ otomatik ve zeki olmalıdır. Bu bağlamda, dünyanın önde gelen operatörleri, kendine güvenen ağın boynuzu çaldılar. Üçlü Rapora göre, küresel operatörlerin% 91'i stratejik planlamalarına otointelligent ağları içeriyor ve 10'dan fazla baş operatör 2025 yılına kadar L4'e ulaşma hedeflerini açıkladı.
Bunlar arasında China Mobile bu değişikliğin öncüsüdür. 2021'de China Mobile, kendi kendine güvenen ağ hakkında beyaz bir makale yayınladı ve sektörde ilk kez 2025'te L4'teki L4'e ulaşmanın nicel hedefini önererek, “kendi kendine yapılandırma, kendini onarma ve kendi kendine repair” in içe doğru “kendi kendine konfigasyon, kendini onarma ve öz-optimizasyon” oluşturmayı önerdi ve “sıfır bekleme, sıfır başarısızlığı” nın dışsal olarak yaratılmasını önerdi.
“Akıllı Hakem” e benzer internet kendine güven
Saot kameralar, top içi sensörler ve AI sistemlerinden oluşur. Topun içindeki kameralar ve sensörler verileri tam, gerçek zamanlı olarak toplarken, AI sistemi verileri gerçek zamanlı olarak analiz eder ve pozisyonu doğru bir şekilde hesaplar. AI sistemi ayrıca kurallara göre otomatik olarak ofsayt çağrıları yapmak için oyunun kurallarını enjekte eder.
Ağ otointelektualizasyonu ile SAOT uygulaması arasında bazı benzerlikler vardır:
İlk olarak, ağ ve algı, AI eğitimi ve muhakeme için zengin veriler sağlamak için kapsamlı ve gerçek zamanlı toplama ağ kaynakları, yapılandırma, hizmet durumu, hatalar, günlükler ve diğer bilgilere derinden entegre edilmelidir. Bu, Saot'un kameralardan ve topun içindeki sensörlerden veri toplama ile tutarlıdır.
İkincisi, engelin kaldırılması ve optimizasyonu, işletme ve bakım kılavuzlarında, spesifikasyonlarda ve diğer bilgileri otomatik analiz, karar verme ve yürütmeyi tamamlamak için AI sistemine birleştirilmiş bir şekilde büyük miktarda manuel deneyim girmek gerekir. Saot gibi ofsayt kuralını AI sistemine beslemek gibi.
Ayrıca, iletişim ağı birden fazla alandan oluştuğu için, örneğin, herhangi bir mobil hizmetin açılması, engellenmesi ve optimizasyonu, yalnızca kablosuz erişim ağı, iletim ağı ve çekirdek ağı gibi birden fazla alt alanın uçtan uca işbirliği ile tamamlanabilir ve ağ kendi kendine istiflenmesinin de “çok alanlı işbirliği” olması gerekir. Bu, Saot'un daha doğru kararlar almak için birden fazla boyuttan video ve sensör verilerini toplaması gerektiğine benzer.
Bununla birlikte, iletişim ağı futbol sahası ortamından çok daha karmaşıktır ve iş senaryosu tek bir “ofsayt cezası” değil, son derece çeşitlendirilmiş ve dinamiktir. Yukarıdaki üç benzerliğe ek olarak, ağ daha yüksek dereceli otomatikleşime doğru ilerlediğinde aşağıdaki faktörler dikkate alınmalıdır:
İlk olarak, bulut, ağ ve NE cihazlarının AI ile entegre edilmesi gerekir. Bulut, tüm alanda büyük veri toplar, sürekli olarak AI eğitimi ve model üretimi yapar ve AI modelleri ağ katmanı ve NE cihazlarına sunar; Ağ katmanı, tek bir alanda kapalı döngü otomasyonunu gerçekleştirebilen orta eğitim ve akıl yürütme yeteneğine sahiptir. NE'ler, gerçek zamanlı sorun giderme ve hizmet optimizasyonu sağlayarak veri kaynaklarına yakın analiz yapabilir ve kararlar verebilir.
İkincisi, birleşik standartlar ve endüstriyel koordinasyon. Kendine güvenen ağ, birçok ekipman, ağ yönetimi ve yazılımı ve birçok tedarikçi içeren karmaşık bir sistem mühendisliğidir ve yerleştirme, alanlar arası iletişim ve diğer sorunları arayüz etmek zordur. Bu arada, TM Forum, 3GPP, ITU ve CCSA gibi birçok kuruluş, kendine güvenen ağ standartlarını teşvik ediyor ve standartların formülasyonunda belirli bir parçalanma sorunu var. Mimarlık, arayüz ve değerlendirme sistemi gibi birleşik ve açık standartlar oluşturmak için endüstrilerin birlikte çalışması da önemlidir.
Üçüncüsü, yetenek dönüşümü. Kendine güvenen ağ sadece teknolojik bir değişiklik değil, aynı zamanda operasyon ve bakım çalışmalarının donanım kültüründen yazılım kültürüne ve tekrarlayan işgücünden yaratıcı emeğe dönüşmek için “ağ merkezli”, operasyon ve bakım personeline “ağ merkezli”, operasyon ve bakım personeline dönüştürülmesini gerektiren yetenek, kültür ve organizasyon yapısında bir değişikliktir.
L3 yolda
Outointelligence ağı bugün nerede? L4'e ne kadar yakınız? Cevap, Huawei Kamu Gelişimi Başkanı Lu Hongju'nun 2022 yılındaki Çin Mobil Global Ortak Konferansı'ndaki konuşmasında tanıtılan üç iniş vakasında bulunabilir.
Ağ bakım mühendisleri, ev sahibi ağın operatörün operasyon ve bakım operasyon çalışmasının en büyük ağrı noktası olduğunu, belki de hiç kimse olduğunu bilir. Ev ağı, ODN ağı, taşıyıcı ağ ve diğer alanlardan oluşur. Ağ karmaşıktır ve birçok pasif aptal cihaz vardır. Duyarsız hizmet algısı, yavaş yanıt ve zor sorun giderme gibi her zaman sorunlar vardır.
Bu ağrı noktaları göz önüne alındığında, China Mobile, Henan, Guangdong, Zhejiang ve diğer eyaletlerde Huawei ile işbirliği yaptı. Akıllı donanım ve kalite merkezinin işbirliğine dayanarak geniş bant hizmetlerinin iyileştirilmesi açısından, kullanıcı deneyimi ve düşük kalite sorunlarının doğru konumlandırılmasının doğru bir şekilde algılanmasını fark etmiştir. Düşük kaliteli kullanıcıların iyileştirme oranı%83'e yükseltildi ve FTTR, Gigabit ve diğer işletmelerin pazarlama başarı oranı%3'ten%10'a çıkarıldı. Optik ağ engelinin giderilmesi açısından, aynı yol boyunca gizli tehlikelerin akıllı olarak tanımlanması, optik fiber saçılma karakteristik bilgileri ve AI modelinin%97'lik bir doğrulukla çıkarılmasıyla gerçekleştirilir.
Yeşil ve verimli geliştirme bağlamında, ağ enerjisi tasarrufu mevcut operatörlerin ana yönüdür. Bununla birlikte, karmaşık kablosuz ağ yapısı nedeniyle, çok frekanslı bandın ve çok standartların üst üste binmesi ve çapraz kaplanması nedeniyle, farklı senaryolardaki hücre işi zamanla büyük ölçüde dalgalanır. Bu nedenle, doğru enerji tasarrufu için yapay yönteme güvenmek imkansızdır.
Zorluklar karşısında, iki taraf, ağ performansını ve kullanıcı deneyimini etkilemeden tek bir istasyonun ortalama enerji tüketimini% 10 oranında azaltmak için ağ yönetimi katmanındaki Anhui, Yunnan, Henan ve diğer illerde birlikte çalıştı. Ağ yönetimi katmanı, tüm ağın çok boyutlu verilerine dayalı olarak enerji tasarrufu stratejileri formüle eder ve sunar. NE katmanı, hücredeki iş değişikliklerini gerçek zamanlı olarak algılar ve tahmin eder ve taşıyıcı ve sembolü kapatma gibi enerji tasarrufu stratejilerini doğru bir şekilde uygular.
Yukarıdaki vakalardan, futbol maçındaki “akıllı hakem” gibi, iletişim ağının “algı füzyonu”, “AI beyni” ve “çok boyutlu işbirliği” yoluyla kademeli olarak kendi kendine güvenmeyi gerçekleştirdiğini görmek zor değildir, böylece ağın gelişmiş öz-içselleştirme yolunun giderek netleşmesi.
TM forumuna göre, L3 kendine özgü ağlar “çevre zamanında değişiklikleri gerçek zamanlı olarak algılayabilir ve belirli ağ uzmanlıklarında kendi kendini optimize edebilir ve kendi kendine uyum sağlayabilir”, L4 “çoklu ağ alanlarında daha karmaşık ortamlarda iş ve müşteri deneyimine dayalı ağların öngörücü veya aktif kapalı döngü yönetimini sağlar”. Açıkçası, outointelligent ağ şu anda L3 seviyesine yaklaşıyor veya ulaşıyor.
Üç tekerlek de L4'e gitti
Öyleyse otointrectual ağı L4'e nasıl hızlandırabiliriz? Lu Hongjiu, Huawei'nin China Mobile'ın 2025 yılına kadar L4 hedefine ulaşmasına yardımcı olduğunu söyledi ve tek alan özerkliği, alan arası işbirliği ve endüstriyel işbirliği yaklaşımı ile.
Tek alan özerkliği açısından, öncelikle NE cihazları algı ve hesaplama ile entegre edilir. Bir yandan, pasif ve milisaniye düzeyinin algısını gerçekleştirmek için optik iris ve gerçek zamanlı algılama cihazları gibi yenilikçi teknolojiler tanıtılmaktadır. Öte yandan, akıllı NE cihazlarını gerçekleştirmek için düşük güçlü bilgi işlem ve akış hesaplama teknolojileri entegre edilmiştir.
İkincisi, AI beynine sahip ağ kontrol katmanı, tek bir alanda ağ operasyonuna, hata işleme ve ağ optimizasyonuna yönelik özerk kapalı döngüyü gerçekleştirmek için algı, analiz, karar verme ve yürütme döngüsünü gerçekleştirmek için akıllı ağ elemanı cihazlarıyla birleşebilir.
Buna ek olarak, ağ yönetimi katmanı, alanlar arası işbirliği ve hizmet güvenliğini kolaylaştırmak için üst katman hizmet yönetimi katmanına açık kuzeye bağlı bir arayüz sağlar.
Alanlar arası işbirliği açısından Huawei, platform evrimi, iş süreci optimizasyonu ve personel dönüşümünün kapsamlı bir şekilde gerçekleştirilmesini vurgulamaktadır.
Platform, bir SmageStack destek sisteminden küresel verileri ve uzman deneyimini entegre eden kendi kendine güvenen bir platforma gelişti. Geçmişten gelen iş süreci ağa yönelik, iş emri odaklı süreç, yönlendirilmiş, sıfır temas süreci dönüşümüne; Personel dönüşümü açısından, düşük kodlu bir geliştirme sistemi oluşturarak ve operasyon ve bakım yeteneklerinin ve ağ yeteneklerinin atomik kapsüllenmesi, BT personelinin dijital zekaya dönüşümü eşiği azaldı ve operasyon ve bakım ekibinin bileşik yetenekleri diktleştirmeye dönüştürülmesine yardımcı oldu.
Buna ek olarak, Huawei, kendi kendine güvenen ağ mimarisi, arayüzü, sınıflandırma, değerlendirme ve diğer yönler için birleşik standartlar elde etmek için birden fazla standart kuruluşun işbirliğini teşvik ediyor. Pratik deneyimi paylaşarak, üçlü değerlendirme ve sertifikasyonu teşvik ederek ve endüstriyel platformlar oluşturarak endüstriyel ekolojinin refahını teşvik etmek; Ve kök teknolojisinin bağımsız ve kontrol edilebilir olmasını sağlamak için kök teknolojisini sıralamak ve bunlarla başa çıkmak için Çin mobil akıllı operasyon ve bakım alt zinciri ile işbirliği yapın.
Yukarıda belirtilen kendi kendine akıllı ağın temel unsurlarına göre, yazarın görüşüne göre, Huawei'nin “troika”, dört gözle beklemeye değer yapıya, teknolojiye, işbirliğine, standartlara, yeteneklere, kapsamlı kapsamı ve hassas güce sahiptir.
Kendine güvenen ağ, telekomünikasyon endüstrisinin “telekomünikasyon endüstrisi şiiri ve mesafesi” olarak bilinen en iyi dileğidir. Ayrıca büyük ve karmaşık iletişim ağı ve işleri nedeniyle “uzun yol” ve “zorluklarla dolu” olarak etiketlenmiştir. Ancak bu iniş davalarından ve Troika'nın onu sürdürme yeteneğinden yola çıkarak, şiirin artık gurur duymadığını ve çok uzakta olmadığını görebiliriz. Telekomünikasyon endüstrisinin ortak çabalarıyla, giderek daha fazla havai fişeklerle doludur.
Gönderme Zamanı: Aralık 19-2022