איך האינטרנט יכול להתקדם לאינטליגנציה עצמית מתקדמת מהמונדיאל "שופט חכם"?

המונדיאל הזה, "השופט החכם" הוא אחד מרגעי השיא הגדולים ביותר. SAOT משלב נתוני אצטדיון, כללי משחק ו-AI כדי לבצע שיפוט מהיר ומדויק אוטומטי במצבי אופסייד

בזמן שאלפי מעריצים הריעו או קוננו על שידורי האנימציה התלת-ממדיים, המחשבות שלי עקבו אחר כבלי הרשת והסיבים האופטיים שמאחורי הטלוויזיה לרשת התקשורת.

על מנת להבטיח חווית צפייה חלקה וברורה יותר למעריצים, מהפכה אינטליגנטית בדומה ל-SAOT גם ברשת התקשורת.

בשנת 2025, L4 יתממש

חוק החוץ מסובך, וקשה מאוד לשופט לקבל החלטה מדויקת ברגע בהתחשב בתנאי המגרש המורכבים והמתחלפים. לכן, החלטות אופסייד שנויות במחלוקת מופיעות לעתים קרובות במשחקי כדורגל.

באופן דומה, רשתות תקשורת הן מערכות מורכבות ביותר, והסתמכות על שיטות אנושיות לניתוח, שיפוט, תיקון ואופטימיזציה של רשתות בעשורים האחרונים היא גם עתירת משאבים וגם מועדת לטעויות אנוש.

מה שקשה יותר הוא שבעידן הכלכלה הדיגיטלית, ככל שרשת התקשורת הפכה לבסיס לטרנספורמציה הדיגיטלית של אלפי קווים ועסקים, הצרכים העסקיים הפכו מגוונים ודינמיים יותר, והיציבות, האמינות והזריזות של הרשת נדרשת להיות גבוהה יותר, וקשה יותר לקיים את אופן הפעולה המסורתי של עבודה ותחזוקה אנושית.

שיקול דעת מוטעה עשוי להשפיע על תוצאת המשחק כולו, אך עבור רשת התקשורת, "שיפוט שגוי" עלול לגרום למפעיל לאבד את הזדמנות השוק המשתנה במהירות, לאלץ את הייצור של מפעלים להפריע, ואף להשפיע על כל התהליך של רשתות חברתיות. ופיתוח כלכלי.

אין ברירה. הרשת חייבת להיות אוטומטית וחכמה. בהקשר זה, המפעילים המובילים בעולם נשמעו בצופר של רשת אינטליגנטית עצמית. על פי הדו"ח המשולש, 91% מהמפעילים העולמיים כללו רשתות אוטו-בינוניות בתכנון האסטרטגי שלהם, ויותר מ-10 מפעילים ראשיים הכריזו על היעד שלהם להשיג את L4 עד 2025.

ביניהם, צ'יינה מובייל נמצאת בחזית השינוי הזה. בשנת 2021, צ'יינה מובייל פרסמה מאמר לבן על רשת אינטליגנטית עצמית, המציעה לראשונה בתעשייה את היעד הכמותי להגיע לרמה L4 רשת אינטליגנטית עצמית ב-2025, ומציעה לבנות יכולת תפעול ותחזוקה של הרשת של "תצורה עצמית". , תיקון עצמי ואופטימיזציה עצמית" פנימה, וליצור חווית לקוח של "אפס המתנה, אפס כשל ואפס מגע" חיצונית.

אינטליגנציה עצמית באינטרנט דומה ל"שופט חכם"

SAOT מורכב ממצלמות, חיישני כדור ומערכות בינה מלאכותית. המצלמות והחיישנים בתוך הכדור אוספים את הנתונים במלואם בזמן אמת, בעוד שמערכת הבינה המלאכותית מנתחת את הנתונים בזמן אמת ומחשבת במדויק את המיקום. מערכת הבינה המלאכותית מזריקה גם את כללי המשחק כדי לבצע אוטומטית קריאות אופסייד לפי הכללים.

יש כמה קווי דמיון בין אינטלקטואליזציה של רשת לבין יישום SAOT:

ראשית, רשת ותפיסה צריכות להיות משולבות עמוקות כדי לאסוף באופן מקיף ובזמן אמת משאבי רשת, תצורה, מצב שירות, תקלות, יומנים ומידע אחר כדי לספק נתונים עשירים לאימון והיגיון בינה מלאכותית. זה עולה בקנה אחד עם SAOT שאוספת נתונים ממצלמות וחיישנים בתוך הכדור.

שנית, יש צורך להזין כמות גדולה של ניסיון ידני בהסרה ואופטימיזציה של מכשולים, מדריכי תפעול ותחזוקה, מפרטים ומידע אחר למערכת ה-AI בצורה אחידה כדי להשלים ניתוח אוטומטי, קבלת החלטות וביצוע. זה כמו SAOT שמזין את כלל החוץ למערכת הבינה המלאכותית.

יתרה מכך, מכיוון שרשת התקשורת מורכבת ממספר תחומים, למשל, ניתן להשלים את הפתיחה, החסימה והאופטימיזציה של כל שירות נייד רק באמצעות שיתוף פעולה מקצה לקצה של מספר תת-דומיינים כגון רשת גישה אלחוטית, רשת שידור וליבה רשת, ואינטליגנציה עצמית של רשת זקוקה גם היא ל"שיתוף פעולה רב-דומיינים". זה דומה לעובדה ש-SAOT צריך לאסוף נתוני וידאו וחיישנים ממספר מימדים כדי לקבל החלטות מדויקות יותר.

עם זאת, רשת התקשורת מורכבת הרבה יותר מסביבת מגרשי הכדורגל, והתרחיש העסקי אינו "עונש מחוץ לשטח", אלא מגוון ודינמי ביותר. בנוסף לשלושת קווי הדמיון לעיל, יש לקחת בחשבון את הגורמים הבאים כאשר הרשת נעה לעבר בינה אוטומטית מסדר גבוה:

ראשית, מכשירי הענן, הרשת וה-NE צריכים להיות משולבים עם AI. הענן אוסף נתונים מסיביים על פני כל התחום, עורך באופן רציף אימון בינה מלאכותית ויצירת מודלים, ומספק דגמי AI לשכבת הרשת ולהתקני NE; לשכבת הרשת יש יכולת אימון וחשיבה בינונית, שיכולה לממש אוטומציה בלולאה סגורה בתחום יחיד. Nes יכולה לנתח ולקבל החלטות בקרבת מקורות נתונים, מה שמבטיח פתרון תקלות בזמן אמת ואופטימיזציה של השירות.

שנית, תקנים מאוחדים ותיאום תעשייתי. רשת בינה עצמית היא הנדסת מערכת מורכבת, הכוללת ציוד רב, ניהול רשת ותוכנה, וספקים רבים, וקשה לממשק עגינה, תקשורת בין תחומים ובעיות אחרות. בינתיים, ארגונים רבים, כמו TM Forum, 3GPP, ITU ו-CCSA, מקדמים תקני רשת אינטליגנטית, ויש בעיית פיצול מסוימת בגיבוש התקנים. חשוב גם לתעשיות לעבוד יחד כדי לבסס סטנדרטים מאוחדים ופתוחים כגון ארכיטקטורה, ממשק ומערכת הערכה.

שלישית, שינוי כישרונות. רשת אינטליגנטית עצמית היא לא רק שינוי טכנולוגי, אלא גם שינוי של כישרון, תרבות ומבנה ארגוני, המחייב את עבודת התפעול והתחזוקה לעבור מ"מרוכז רשת" ל"מרכז עסקים", אנשי תפעול ותחזוקה לשינוי מתרבות החומרה לתרבות התוכנה, ומעבודה חוזרת לעבודה יצירתית.

L3 בדרך

איפה נמצאת היום רשת המודיעין האוטומטי? כמה אנחנו קרובים ל-L4? ניתן למצוא את התשובה בשלושה מקרי נחיתה שהציג לו הונגג'ו, נשיא הפיתוח הציבורי של Huawei, בנאומו בוועידת השותפים העולמית של China Mobile 2022.

מהנדסי תחזוקת הרשת כולם יודעים שהרשת הרחבה הביתית היא נקודת הכאב הגדולה ביותר של עבודת התפעול והתחזוקה של המפעיל, אולי אף אחד. הוא מורכב מרשת ביתית, רשת ODN, רשת נושאת ודומיינים אחרים. הרשת מורכבת, ויש הרבה מכשירים מטומטמים פסיביים. תמיד יש בעיות כמו תפיסת שירות לא רגישה, תגובה איטית ופתרון תקלות קשה.

לאור נקודות הכאב הללו, צ'יינה מובייל שיתפה פעולה עם Huawei בהנאן, גואנגדונג, ג'ג'יאנג ומחוזות אחרים. מבחינת שיפור שירותי הפס הרחב, המבוסס על שיתוף פעולה של חומרה חכמה ומרכז איכות, היא מימשה תפיסה מדויקת של חווית משתמש ומיקום מדויק של בעיות באיכות ירודה. שיעור השיפור של משתמשים באיכות ירודה הוגדל ל-83%, ושיעור ההצלחה השיווקי של FTTR, Gigabit ועסקים אחרים עלה מ-3% ל-10%. במונחים של הסרת מכשולים ברשת האופטית, הזיהוי המושכל של סכנות נסתרות לאורך אותו מסלול מתממש על ידי חילוץ המידע המאפיין פיזור סיבים אופטיים ומודל AI, בדיוק של 97%.

בהקשר של פיתוח ירוק ויעיל, חיסכון באנרגיה ברשת הוא הכיוון העיקרי של המפעילים הנוכחיים. עם זאת, בשל מבנה הרשת האלחוטית המורכב, חפיפה וכיסוי צולב של פס רב-תדרים ורב-סטנדרטי, העסק הסלולרי בתרחישים שונים משתנה מאוד עם הזמן. לכן, אי אפשר להסתמך על שיטה מלאכותית לכיבוי מדויק לחיסכון באנרגיה.

מול האתגרים, שני הצדדים עבדו יחד באנהוי, יונאן, הנאן ומחוזות נוספים בשכבת ניהול הרשת ובשכבת רכיבי הרשת כדי להפחית את צריכת האנרגיה הממוצעת של תחנה בודדת ב-10% מבלי להשפיע על ביצועי הרשת והמשתמש הִתנַסוּת. שכבת ניהול הרשת מגבשת ומספקת אסטרטגיות חיסכון באנרגיה המבוססות על הנתונים הרב-ממדיים של הרשת כולה. שכבת ה-NE חשה ומנבאת את השינויים העסקיים בתא בזמן אמת, ומיישמת במדויק אסטרטגיות חיסכון באנרגיה כגון כיבוי מנשא וסמל.

לא קשה לראות מהמקרים לעיל שבדיוק כמו "השופט האינטליגנטי" במשחק הכדורגל, רשת התקשורת מממשת בהדרגה אינטליגנציה עצמית מסצנות ספציפיות ומאזור אוטונומי יחיד באמצעות "היתוך תפיסה", "מוח AI" ו"שיתוף פעולה רב מימדי", כך שהדרך לאינטליגנציה עצמית מתקדמת של הרשת מתבהרת יותר ויותר.

לפי TM Forum, רשתות L3 אינטליגנטיות "יכולות לחוש שינויים בסביבה בזמן אמת ולבצע אופטימיזציה עצמית ולהתאים את עצמה בתוך התמחויות רשת ספציפיות", בעוד ש-L4 "מאפשרת ניהול חזוי או פעיל בלולאה סגורה של חווית עסק וחוויית לקוח רשתות מונעות בסביבות מורכבות יותר על פני מספר תחומי רשת." ברור שהרשת האוטו-אינטליגנטית מתקרבת או משיגה רמה L3 כרגע.

כל שלושת הגלגלים פנו ל-L4

אז איך אנחנו מאיצים את הרשת האוטואינטלקטואלית ל-L4? Lu Hongjiu אמר ש-Huawei עוזרת ל-China Mobile להגיע ליעד שלה של L4 עד 2025 באמצעות גישה תלת-כיוונית של אוטונומיה של תחום יחיד, שיתוף פעולה בין תחומים ושיתוף פעולה תעשייתי.

בהיבט של אוטונומיה של תחום יחיד, ראשית, התקני NE משולבים עם תפיסה ומחשוב. מצד אחד, טכנולוגיות חדשניות כגון איריס אופטי ומכשירי חישה בזמן אמת מוצגות כדי לממש תפיסה פסיבית ורמת אלפיות השנייה. מצד שני, משולבות טכנולוגיות מחשוב בצריכת הספק נמוך ומחשוב זרם כדי לממש התקני NE חכמים.

שנית, שכבת בקרת הרשת עם מוח בינה מלאכותית יכולה לשלב עם התקני רכיבי רשת חכמים כדי לממש את הלולאה הסגורה של תפיסה, ניתוח, קבלת החלטות וביצוע, כדי לממש את הלולאה הסגורה האוטונומית של תצורה עצמית, תיקון עצמי ו אופטימיזציה עצמית המכוונת לתפעול רשת, טיפול בתקלות ואופטימיזציה של רשת בתחום יחיד.

בנוסף, שכבת ניהול הרשת מספקת ממשק פתוח לכיוון צפון לשכבת ניהול השירות בשכבה העליונה כדי להקל על שיתוף פעולה בין תחומים ואבטחת שירות.

במונחים של שיתוף פעולה בין תחומים, Huawei מדגישה את המימוש המקיף של התפתחות הפלטפורמה, אופטימיזציה של תהליכים עסקיים ושינוי כוח אדם.

הפלטפורמה התפתחה ממערכת תמיכה בערימת עשן לפלטפורמה אינטליגנטית עצמית המשלבת נתונים גלובליים וניסיון מומחה. תהליך עסקי מהעבר מכוון לרשת, תהליך מונחה הזמנות עבודה, לחוויה מכוונת, שינוי תהליך אפס מגע; מבחינת טרנספורמציה של כוח אדם, על ידי בניית מערכת פיתוח דלת קוד ומעטפת אטומית של יכולות תפעול ותחזוקה ויכולות רשת, הורד סף הטרנספורמציה של אנשי ה-CT למודיעין דיגיטלי, וצוות התפעול והתחזוקה נעזר בהפיכה ל-DICT כישרונות מורכבים.

בנוסף, Huawei מקדמת את שיתוף הפעולה של ארגונים סטנדרטיים מרובים כדי להשיג סטנדרטים מאוחדים לארכיטקטורת רשת, ממשק, סיווג, הערכה והיבטים אחרים. לקדם את שגשוג האקולוגיה התעשייתית על ידי שיתוף ניסיון מעשי, קידום הערכה והסמכה משולשת ובניית פלטפורמות תעשייתיות; ושתפו פעולה עם שרשרת התפעול החכמה של China Mobile ותחזוקה כדי למיין ולהתמודד יחד עם טכנולוגיית השורש כדי להבטיח שטכנולוגיית השורש תהיה עצמאית וניתנת לשליטה.

על פי המרכיבים המרכזיים של הרשת התבונה העצמית שהוזכרו לעיל, לדעת המחבר, ל"טרויקה" של Huawei יש את המבנה, הטכנולוגיה, שיתוף הפעולה, הסטנדרטים, הכישרונות, הכיסוי המקיף והכוח המדויק, שכדאי לצפות לו.

רשת אינטליגנטית עצמית היא המשאלה הטובה ביותר של תעשיית הטלקומוניקציה, המכונה "שירה ומרחק של תעשיית הטלקומוניקציה". זה גם סומן כ"דרך ארוכה" ו"מלא באתגרים" בשל רשת התקשורת והעסק העצום והמורכב. אבל אם לשפוט על פי מקרי הנחיתה הללו והיכולת של הטרויקה לקיים אותה, אנחנו יכולים לראות שהשירה כבר לא גאה, ולא רחוקה מדי. עם המאמצים המשותפים של תעשיית הטלקומוניקציה, היא מתמלאת יותר ויותר בזיקוקים.