На ова Светско првенство, „паметниот судија“ е еден од најголемите адути. SAOT ги интегрира податоците од стадионот, правилата на играта и вештачката интелигенција за автоматски да донесува брзи и точни пресуди за ситуации со офсајд.
Додека илјадници обожаватели навиваа или жалеа за повторувањата на 3Д анимацијата, моите мисли ги следеа мрежните кабли и оптичките влакна зад телевизорот до комуникациската мрежа.
За да се обезбеди порамномерно и појасно искуство при гледањето за фановите, во тек е и интелигентна револуција слична на SAOT во комуникациската мрежа.
Во 2025 година, L4 ќе биде реализиран
Правилото за офсајд е комплицирано и многу е тешко за судијата да донесе точна одлука во еден момент со оглед на сложените и променливи услови на теренот. Затоа, контроверзните одлуки за офсајд често се појавуваат на фудбалските натпревари.
Слично на тоа, комуникациските мрежи се исклучително сложени системи, а потпирањето на човечки методи за анализа, проценка, поправка и оптимизирање на мрежите во текот на изминатите неколку децении е и ресурсно интензивно и склоно кон човечки грешки.
Она што е потешко е што во ерата на дигиталната економија, бидејќи комуникациската мрежа стана основа за дигиталната трансформација на илјадници линии и бизниси, деловните потреби станаа поразновидни и подинамични, а стабилноста, сигурноста и агилноста на мрежата се потребни за да бидат повисоки, а традиционалниот начин на работа на човечки труд и одржување е потешко да се одржи.
Погрешната проценка поради офсајд може да влијае на резултатот од целата игра, но за комуникациската мрежа, „погрешната проценка“ може да го натера операторот да ја изгуби брзо менувачката пазарна можност, да го принуди производството на претпријатијата да биде прекинато, па дури и да влијае на целиот процес на општествен и економски развој.
Нема избор. Мрежата мора да биде автоматизирана и интелигентна. Во овој контекст, водечките светски оператори ја засвирија сирената за самоинтелигентна мрежа. Според трипартитниот извештај, 91% од глобалните оператори вклучиле автоинтелигентни мрежи во своето стратешко планирање, а повеќе од 10 главни оператори ја објавиле својата цел за постигнување на ниво L4 до 2025 година.
Меѓу нив, „Чајна Мобајл“ е во предводник на оваа промена. Во 2021 година, „Чајна Мобајл“ објави бела книга за самоинтелигентна мрежа, предлагајќи за прв пат во индустријата квантитативна цел за достигнување на ниво на самоинтелигентна мрежа L4 во 2025 година, предлагајќи изградба на капацитет за работа и одржување на мрежата со „самоконфигурација, самопоправка и самооптимизација“ навнатре, и создавање корисничко искуство со „нула чекање, нула дефекти и нула контакт“ однадвор.
Интернет самоинтелигенција слична на „Smart Referee“
SAOT е составен од камери, сензори во топката и системи со вештачка интелигенција. Камерите и сензорите во топката ги собираат податоците во целосно реално време, додека системот со вештачка интелигенција ги анализира податоците во реално време и прецизно ја пресметува позицијата. Системот со вештачка интелигенција, исто така, ги инјектира правилата на играта за автоматски да донесува одлуки за офсајд според правилата.
Постојат некои сличности помеѓу мрежната автоинтелектуализација и SAOT имплементацијата:
Прво, мрежата и перцепцијата треба да бидат длабоко интегрирани за сеопфатно и во реално време собирање на мрежни ресурси, конфигурација, статус на услугата, грешки, логови и други информации за да се обезбедат богати податоци за обука и расудување со вештачка интелигенција. Ова е во согласност со SAOT собирањето податоци од камери и сензори во внатрешноста на топката.
Второ, потребно е да се внесе голема количина на рачно искуство во отстранување и оптимизација на пречки, прирачници за работа и одржување, спецификации и други информации во системот со вештачка интелигенција на унифициран начин за да се заврши автоматската анализа, донесувањето одлуки и извршувањето. Тоа е како SAOT да го внесува правилото за офсајд во системот со вештачка интелигенција.
Покрај тоа, бидејќи комуникациската мрежа е составена од повеќе домени, на пример, отворањето, блокирањето и оптимизацијата на која било мобилна услуга може да се заврши само преку целосна соработка на повеќе поддомени како што се безжична мрежа за пристап, преносна мрежа и основна мрежа, а самоинтелигенцијата на мрежата исто така бара „соработка помеѓу повеќе домени“. Ова е слично на фактот дека SAOT треба да собира видео и сензорски податоци од повеќе димензии за да донесува попрецизни одлуки.
Сепак, комуникациската мрежа е многу посложена од околината на фудбалскиот терен, а бизнис сценариото не е единствена „казна за офсајд“, туку исклучително разновидна и динамична. Покрај горенаведените три сличности, треба да се земат предвид и следниве фактори кога мрежата се движи кон автоинтелигенција од повисок ред:
Прво, облакот, мрежата и NE уредите треба да се интегрираат со вештачката интелигенција (AI). Облакот собира огромни податоци низ целиот домен, континуирано спроведува обука за AI и генерирање модели и испорачува AI модели до мрежниот слој и NE уредите; Мрежниот слој има средна способност за обука и расудување, што може да реализира автоматизација со затворена јамка во еден домен. Nes може да анализира и да донесува одлуки блиску до изворите на податоци, обезбедувајќи решавање проблеми во реално време и оптимизација на услугите.
Второ, унифицирани стандарди и индустриска координација. Самоинтелигентната мрежа е комплексен системски инженеринг, кој вклучува многу опрема, управување со мрежата и софтвер, како и многу добавувачи, и е тешко да се поврзе со поврзување, комуникација меѓу домени и други проблеми. Во меѓувреме, многу организации, како што се TM Forum, 3GPP, ITU и CCSA, промовираат стандарди за самоинтелигентни мрежи, а постои одреден проблем со фрагментација во формулирањето на стандардите. Исто така е важно индустриите да работат заедно за да воспостават унифицирани и отворени стандарди како што се архитектурата, интерфејсот и системот за евалуација.
Трето, трансформација на таленти. Самоинтелигентната мрежа не е само технолошка промена, туку и промена на талентот, културата и организациската структура, што бара оперативната и одржувањето да се трансформираат од „мрежно центрирани“ во „бизнис центрирани“, персоналот за работа и одржување да се трансформира од хардверска култура во софтверска култура и од повторувачка работа во креативна работа.
L3 е на пат
Каде е мрежата за автоинтелигенција денес? Колку сме блиску до L4? Одговорот може да се најде во три случаи на слетување презентирани од Лу Хонгџу, претседател на Huawei Public Development, во својот говор на конференцијата China Mobile Global Partner Conference 2022.
Сите инженери за одржување на мрежи знаат дека домашната мрежа е најголемата болна точка во работењето и одржувањето на операторот, можеби никој. Таа е составена од домашна мрежа, ODN мрежа, мрежа на носители и други домени. Мрежата е комплексна и има многу пасивни неми уреди. Секогаш има проблеми како што се нечувствителна перцепција на услугата, бавен одговор и тешко решавање проблеми.
Со оглед на овие болни точки, China Mobile соработуваше со Huawei во Хенан, Гуангдонг, Џеџијанг и други провинции. Во однос на подобрувањето на широкопојасните услуги, врз основа на соработката на интелигентниот хардвер и центарот за квалитет, се оствари точна перцепција на корисничкото искуство и точно позиционирање на проблемите со слаб квалитет. Стапката на подобрување на корисниците со слаб квалитет е зголемена на 83%, а стапката на успех во маркетингот на FTTR, Gigabit и други бизниси е зголемена од 3% на 10%. Во однос на отстранувањето на пречките на оптичката мрежа, интелигентната идентификација на скриените опасности по истата рута се реализира со извлекување на информациите за карактеристиките на расејување на оптичките влакна и моделот на вештачка интелигенција, со точност од 97%.
Во контекст на зелен и ефикасен развој, заштедата на енергија во мрежата е главна насока на сегашните оператори. Сепак, поради сложената структура на безжичната мрежа, преклопувањето и вкрстеното покривање на повеќефреквенцискиот опсег и повеќестандардите, мобилниот бизнис во различни сценарија значително флуктуира со текот на времето. Затоа, невозможно е да се потпреме на вештачки метод за прецизно исклучување со заштеда на енергија.
Соочени со предизвиците, двете страни работеа заедно во Анхуи, Јунан, Хенан и други провинции на ниво на управување со мрежата и ниво на елементи на мрежата за да ја намалат просечната потрошувачка на енергија на една станица за 10% без да влијаат на перформансите на мрежата и корисничкото искуство. Слојот за управување со мрежата формулира и испорачува стратегии за заштеда на енергија врз основа на повеќедимензионалните податоци на целата мрежа. Слојот NE ги детектира и предвидува промените во работењето во ќелијата во реално време и прецизно имплементира стратегии за заштеда на енергија, како што се исклучување на операторот и симболот.
Не е тешко да се види од горенаведените случаи дека, исто како „интелигентниот судија“ на фудбалскиот натпревар, комуникациската мрежа постепено реализира самоинтелигентизација од специфични сцени и еден автономен регион преку „фузија на перцепција“, „мозок на вештачка интелигенција“ и „мултидимензионална соработка“, така што патот до напредна самоинтелигентизација на мрежата станува сè појасен.
Според TM Forum, самоинтелигентните мрежи од L3 „можат да детектираат промени во околината во реално време и да се самооптимизираат и самоприлагодат во рамките на специфични мрежни специјалности“, додека L4 „овозможува предвидливо или активно управување со затворена јамка на мрежи водени од бизнисот и искуството на клиентите во посложени средини низ повеќе мрежни домени“. Очигледно, автоинтелигентната мрежа во моментов се приближува или го достигнува нивото L3.
Сите три тркала се упатија кон L4
Па, како да ја забрзаме автоинтелектуалната мрежа до L4? Лу Хонгџиу рече дека Huawei ѝ помага на China Mobile да ја достигне својата цел за L4 до 2025 година преку тринасочен пристап на автономија во еден домен, соработка меѓу домени и индустриска соработка.
Во аспект на автономија во еден домен, прво, NE уредите се интегрирани со перцепција и пресметување. Од една страна, воведени се иновативни технологии како што се оптички ирис и уреди за мерење во реално време за да се реализира пасивна перцепција и перцепција на милисекундно ниво. Од друга страна, технологиите за пресметување со ниска потрошувачка на енергија и потокно пресметување се интегрирани за да се реализираат интелигентни NE уреди.
Второ, слојот за контрола на мрежата со мозок од вештачка интелигенција може да се комбинира со уреди од интелигентни мрежни елементи за да се реализира затворена јамка на перцепција, анализа, донесување одлуки и извршување, со цел да се реализира автономна затворена јамка на самоконфигурација, самопоправка и самооптимизација ориентирана кон работа на мрежата, справување со грешки и оптимизација на мрежата во еден домен.
Покрај тоа, слојот за управување со мрежата обезбедува отворен интерфејс кон север до слојот за управување со услуги на горниот слој за да се олесни соработката меѓу домените и безбедноста на услугите.
Во однос на меѓудоменската соработка, Huawei нагласува сеопфатна реализација на еволуцијата на платформата, оптимизацијата на деловните процеси и трансформацијата на персоналот.
Платформата еволуираше од систем за поддршка на оџак до самоинтелигентна платформа која интегрира глобални податоци и експертско искуство. Деловниот процес од минатото е ориентиран кон мрежа, процес управуван од работни налози, кон трансформација на процес ориентиран кон искуство и нула контакт; Во однос на трансформацијата на персоналот, со изградба на систем за развој со низок код и атомска енкапсулација на можностите за работа и одржување и мрежните можности, прагот на трансформација на персоналот на СТ во дигитална интелигенција беше намален, а на тимот за работа и одржување му беше помогнато да се трансформира во таленти со DICT.
Покрај тоа, Huawei ја промовира соработката на повеќе организации за стандардизација за да се постигнат унифицирани стандарди за самоинтелигентна мрежна архитектура, интерфејс, класификација, евалуација и други аспекти. Промовирање на просперитетот на индустриската екологија преку споделување на практично искуство, промовирање на трипартитна евалуација и сертификација и градење индустриски платформи; и соработка со подсинџирот за паметно работење и одржување на China Mobile за заедничко сортирање и справување со root технологијата за да се осигури дека root технологијата е независна и контролирана.
Според клучните елементи на самоинтелигентната мрежа споменати погоре, според мислењето на авторот, „тројката“ на Huawei има структура, технологија, соработка, стандарди, таленти, сеопфатна покриеност и прецизна сила, што вреди да се очекува.
Самоинтелигентната мрежа е најдобрата желба на телекомуникациската индустрија, позната како „поезија и дистанца на телекомуникациската индустрија“. Исто така, е означена како „долг пат“ и „полн со предизвици“ поради огромната и сложена комуникациска мрежа и бизнис. Но, судејќи според овие случаи на слетување и способноста на тројката да ја одржи, можеме да видиме дека поезијата повеќе не е горда и не е премногу далеку. Со заедничките напори на телекомуникациската индустрија, таа е сè полна со огномет.
Време на објавување: 19 декември 2022 година