La această Cupă Mondială, „arbitrul inteligent” este unul dintre cele mai importante momente. SAOT integrează datele stadionului, regulile jocului și inteligența artificială pentru a lua automat decizii rapide și precise asupra situațiilor de offside.
În timp ce mii de fani aclamau sau deplângeau reluările animației 3D, gândurile mele au urmărit cablurile de rețea și fibrele optice din spatele televizorului către rețeaua de comunicații.
Pentru a asigura o experiență de vizionare mai fluidă și mai clară pentru fani, o revoluție inteligentă similară cu SAOT este în curs de desfășurare și în rețeaua de comunicații.
În 2025, L4 va fi realizat
Regula offside-ului este complicată și este foarte dificil pentru arbitru să ia o decizie precisă într-o clipă, având în vedere condițiile complexe și schimbătoare ale terenului. Prin urmare, deciziile controversate privind offside-ul apar frecvent în meciurile de fotbal.
În mod similar, rețelele de comunicații sunt sisteme extrem de complexe, iar dependența de metode umane pentru analiza, evaluarea, repararea și optimizarea rețelelor în ultimele decenii este atât consumatoare de resurse, cât și predispusă la erori umane.
Ceea ce este mai dificil este că, în era economiei digitale, pe măsură ce rețeaua de comunicații a devenit baza transformării digitale a mii de linii și afaceri, nevoile afacerilor au devenit mai diversificate și mai dinamice, iar stabilitatea, fiabilitatea și agilitatea rețelei trebuie să fie mai ridicate, iar modul tradițional de operare, bazat pe muncă umană și întreținere, este mai dificil de susținut.
O judecată greșită în offside poate afecta rezultatul întregului joc, dar pentru rețeaua de comunicații, o „judecată greșită” poate face ca operatorul să piardă oportunitatea de piață în rapidă schimbare, poate forța întreruperea producției întreprinderilor și chiar poate afecta întregul proces de dezvoltare socială și economică.
Nu există nicio opțiune. Rețeaua trebuie să fie automatizată și inteligentă. În acest context, principalii operatori din lume au anunțat existența unei rețele autointeligente. Conform raportului tripartit, 91% dintre operatorii globali au inclus rețele autointeligente în planificarea lor strategică, iar peste 10 operatori principali și-au anunțat obiectivul de a atinge nivelul 4 (L4) până în 2025.
Printre acestea, China Mobile se află în avangarda acestei schimbări. În 2021, China Mobile a publicat o carte albă despre rețelele auto-inteligente, propunând pentru prima dată în industrie obiectivul cantitativ de a atinge nivelul 4 de rețea auto-inteligentă în 2025, propunând dezvoltarea capacității de operare și întreținere a rețelei de „auto-configurare, autoreparare și auto-optimizare” către interior și crearea unei experiențe a clienților de „zero așteptare, zero defecțiuni și zero contact” către exterior.
Autointeligență pe internet similară cu „Arbitrul inteligent”
SAOT este alcătuit din camere, senzori în interiorul mingii și sisteme de inteligență artificială. Camerele și senzorii din interiorul mingii colectează datele integral, în timp real, în timp ce sistemul de inteligență artificială analizează datele în timp real și calculează cu precizie poziția. Sistemul de inteligență artificială injectează, de asemenea, regulile jocului pentru a face automat apeluri la offside conform regulilor.
Există câteva asemănări între autointelectualizarea rețelei și implementarea SAOT:
În primul rând, rețeaua și percepția ar trebui să fie profund integrate pentru a colecta în mod cuprinzător și în timp real resursele rețelei, configurația, starea serviciilor, defecțiunile, jurnalele și alte informații, pentru a oferi date bogate pentru antrenamentul și raționamentul inteligenței artificiale. Acest lucru este în concordanță cu SAOT-ul care colectează date de la camerele și senzorii din interiorul mingii.
În al doilea rând, este necesar să se introducă în sistemul de inteligență artificială o cantitate mare de experiență manuală în eliminarea și optimizarea obstacolelor, manuale de operare și întreținere, specificații și alte informații într-un mod unificat pentru a completa analiza automată, luarea deciziilor și execuția. Este ca și cum SAOT ar introduce regula de offside în sistemul de inteligență artificială.
Mai mult, întrucât rețeaua de comunicații este compusă din mai multe domenii, de exemplu, deschiderea, blocarea și optimizarea oricărui serviciu mobil pot fi realizate doar prin colaborarea end-to-end a mai multor subdomenii, cum ar fi rețeaua de acces wireless, rețeaua de transmisie și rețeaua centrală, iar auto-inteligența rețelei are nevoie și de „colaborare multi-domeniu”. Acest lucru este similar cu faptul că SAOT trebuie să colecteze date video și de la senzori din mai multe dimensiuni pentru a lua decizii mai precise.
Totuși, rețeaua de comunicații este mult mai complexă decât mediul unui teren de fotbal, iar scenariul de afaceri nu este o singură „penalizare de offside”, ci extrem de diversificat și dinamic. Pe lângă cele trei asemănări de mai sus, următorii factori ar trebui luați în considerare atunci când rețeaua se îndreaptă spre autointeligență de ordin superior:
În primul rând, cloud-ul, rețeaua și dispozitivele NE trebuie integrate cu IA. Cloud-ul colectează date masive în întregul domeniu, efectuează continuu antrenament și generare de modele IA și livrează modele IA către nivelul de rețea și dispozitivele NE. Nivelul de rețea are o capacitate medie de antrenament și raționament, ceea ce poate realiza automatizare în buclă închisă într-un singur domeniu. Cloud-ul poate analiza și lua decizii în apropierea surselor de date, asigurând depanarea în timp real și optimizarea serviciilor.
În al doilea rând, standarde unificate și coordonare industrială. Rețelele auto-inteligente reprezintă o inginerie de sistem complexă, care implică numeroase echipamente, management de rețea și software, precum și mulți furnizori, iar interfațarea problemelor legate de andocare, comunicare între domenii și alte probleme este dificilă. Între timp, multe organizații, precum TM Forum, 3GPP, ITU și CCSA, promovează standarde de rețea auto-inteligente, existând o anumită problemă de fragmentare în formularea standardelor. De asemenea, este important ca industriile să colaboreze pentru a stabili standarde unificate și deschise, cum ar fi arhitectura, interfața și sistemul de evaluare.
În al treilea rând, transformarea talentelor. Rețeaua auto-inteligentă nu reprezintă doar o schimbare tehnologică, ci și o schimbare a talentelor, culturii și structurii organizaționale, ceea ce necesită transformarea activității de operare și întreținere de la „centrată pe rețea” la „centrată pe afaceri”, transformarea personalului de operare și întreținere de la o cultură hardware la o cultură software și de la muncă repetitivă la muncă creativă.
L3 este pe drum
Unde se află rețeaua de autointeligență astăzi? Cât de aproape suntem de L4? Răspunsul poate fi găsit în trei cazuri de aterizare introduse de Lu Hongju, președintele Huawei Public Development, în discursul său de la Conferința Globală a Partenerilor din China Mobile 2022.
Inginerii de mentenanță a rețelei știu cu toții că rețeaua la nivel de domiciliu este cel mai mare punct slab al operatorilor de operare și mentenanță, probabil că nimeni nu știe asta. Este compusă din rețeaua de domiciliu, rețeaua ODN, rețeaua purtătoare și alte domenii. Rețeaua este complexă și există multe dispozitive pasive stupide. Există întotdeauna probleme precum percepția insensibilă a serviciilor, răspunsul lent și depanarea dificilă.
Având în vedere aceste puncte slabe, China Mobile a cooperat cu Huawei în provinciile Henan, Guangdong, Zhejiang și alte țări. În ceea ce privește îmbunătățirea serviciilor de bandă largă, pe baza colaborării dintre hardware inteligent și centrul de calitate, a reușit să obțină o percepție precisă a experienței utilizatorului și o poziționare precisă a problemelor de calitate slabă. Rata de îmbunătățire a calității utilizatorilor de servicii de calitate slabă a crescut la 83%, iar rata de succes în marketing a companiilor FTTR, Gigabit și altele a crescut de la 3% la 10%. În ceea ce privește eliminarea obstacolelor din rețeaua optică, identificarea inteligentă a pericolelor ascunse de-a lungul aceleiași rute se realizează prin extragerea informațiilor despre caracteristicile de împrăștiere a fibrei optice și a modelului de inteligență artificială, cu o precizie de 97%.
În contextul dezvoltării ecologice și eficiente, economisirea energiei în rețea este direcția principală a operatorilor actuali. Cu toate acestea, din cauza structurii complexe a rețelei wireless, a suprapunerii și acoperirii încrucișate a benzilor de frecvență multiple și a standardelor multiple, activitatea de telefonie mobilă fluctuează foarte mult în timp în diferite scenarii. Prin urmare, este imposibil să ne bazăm pe metode artificiale pentru o oprire precisă care să economisească energie.
În fața provocărilor, cele două părți au colaborat în Anhui, Yunnan, Henan și alte provincii la nivelul de management al rețelei și la nivelul elementelor de rețea pentru a reduce consumul mediu de energie al unei singure stații cu 10%, fără a afecta performanța rețelei și experiența utilizatorului. Nivelul de management al rețelei formulează și oferă strategii de economisire a energiei bazate pe datele multidimensionale ale întregii rețele. Nivelul NE detectează și prezice schimbările de business din celulă în timp real și implementează cu precizie strategii de economisire a energiei, cum ar fi oprirea purtătorilor și a simbolurilor.
Nu este dificil de observat din cazurile de mai sus că, la fel ca „arbitrul inteligent” dintr-un meci de fotbal, rețeaua de comunicații realizează treptat auto-inteligentizarea din scene specifice și din regiuni autonome individuale prin „fuziunea percepției”, „creierul IA” și „colaborarea multidimensională”, astfel încât drumul către auto-inteligentizarea avansată a rețelei devine din ce în ce mai clar.
Conform TM Forum, rețelele auto-inteligente de nivel 3 „pot detecta schimbările din mediu în timp real și se pot auto-optimiza și auto-ajusta în cadrul unor specialități specifice ale rețelei”, în timp ce nivel 4 „permite gestionarea predictivă sau activă în buclă închisă a rețelelor bazate pe afaceri și experiența clienților în medii mai complexe, pe mai multe domenii de rețea”. Evident, rețeaua auto-inteligentă se apropie sau atinge nivelul 3 în prezent.
Toate cele trei roți se îndreptau spre L4
Deci, cum accelerăm rețeaua autointelectuală la nivelul 4? Lu Hongjiu a declarat că Huawei ajută China Mobile să își atingă obiectivul de nivel 4 până în 2025 printr-o abordare triplă de autonomie pe un singur domeniu, colaborare între domenii și cooperare industrială.
În ceea ce privește autonomia pe un singur domeniu, în primul rând, dispozitivele NE sunt integrate cu percepția și calculul. Pe de o parte, sunt introduse tehnologii inovatoare, cum ar fi irisul optic și dispozitivele de detectare în timp real, pentru a realiza percepția pasivă și la nivel de milisecundă. Pe de altă parte, sunt integrate tehnologiile de calcul cu consum redus de energie și de calcul în flux pentru a realiza dispozitive NE inteligente.
În al doilea rând, stratul de control al rețelei cu inteligență artificială se poate combina cu dispozitive inteligente cu elemente de rețea pentru a realiza bucla închisă de percepție, analiză, luare a deciziilor și execuție, astfel încât să se realizeze bucla închisă autonomă de autoconfigurare, autoreparare și autooptimizare orientată spre operarea rețelei, gestionarea defecțiunilor și optimizarea rețelei într-un singur domeniu.
În plus, nivelul de gestionare a rețelei oferă o interfață deschisă spre nord către nivelul de gestionare a serviciilor din nivelul superior pentru a facilita colaborarea între domenii și securitatea serviciilor.
În ceea ce privește colaborarea între domenii, Huawei pune accent pe realizarea completă a evoluției platformei, optimizarea proceselor de afaceri și transformarea personalului.
Platforma a evoluat de la un sistem de asistență bazat pe coșuri de fum la o platformă auto-inteligentă care integrează date globale și experiența experților. Procesele de afaceri, din trecut orientate către procese bazate pe rețea și comenzi de lucru, au trecut la o transformare a proceselor orientate spre experiență, cu contact zero. În ceea ce privește transformarea personalului, prin construirea unui sistem de dezvoltare low-code și încapsularea atomică a capacităților de operare și întreținere și a capacităților de rețea, pragul de transformare a personalului CT către inteligența digitală a fost redus, iar echipa de operare și întreținere a fost ajutată să se transforme în competențe DICT (District and Technology - Echipa de Operare și Întreținere).
În plus, Huawei promovează colaborarea mai multor organizații de standardizare pentru a obține standarde unificate pentru arhitectura, interfața, clasificarea, evaluarea și alte aspecte ale rețelelor auto-inteligente. Promovează prosperitatea ecologiei industriale prin schimbul de experiență practică, promovarea evaluării și certificării tripartite și construirea de platforme industriale; și cooperează cu sub-lanțul de operare și întreținere inteligentă al China Mobile pentru a sorta și aborda împreună tehnologia root, pentru a asigura independența și controlabilitatea acesteia.
Conform elementelor cheie ale rețelei auto-inteligente menționate mai sus, în opinia autorului, „troica” Huawei are structura, tehnologia, cooperarea, standardele, talentele, acoperirea cuprinzătoare și forța precisă, care merită așteptate cu nerăbdare.
Rețeaua auto-inteligentă este cea mai bună dorință a industriei telecomunicațiilor, cunoscută sub numele de „poezia și distanța industriei telecomunicațiilor”. A fost, de asemenea, etichetată drept „drum lung” și „plin de provocări” datorită rețelei și afacerilor de comunicații uriașe și complexe. Dar, judecând după aceste cazuri de aterizare și capacitatea troicii de a o susține, putem vedea că poezia nu mai este mândră și nu este prea departe. Datorită eforturilor concertate ale industriei telecomunicațiilor, este din ce în ce mai plină de artificii.
Data publicării: 19 decembrie 2022