Na ovom Svjetskom prvenstvu, "pametni sudija" je jedan od najvećih vrhunaca. SAOT integriše podatke o stadionu, pravila igre i vještačku inteligenciju kako bi automatski donosio brze i tačne odluke o ofsajd situacijama.
Dok su hiljade obožavatelja klicale ili jadikovale zbog repriza 3D animacija, moje misli su pratile mrežne kablove i optička vlakna iza televizora do komunikacijske mreže.
Kako bi se osiguralo glatkije i jasnije iskustvo gledanja za fanove, u komunikacijskoj mreži je u toku i inteligentna revolucija slična SAOT-u.
L4 će biti realizovan 2025. godine.
Pravilo ofsajda je komplikovano i sudiji je veoma teško da donese tačnu odluku u trenutku s obzirom na složene i promjenjive uslove na terenu. Stoga se kontroverzne odluke o ofsajdu često javljaju u fudbalskim utakmicama.
Slično tome, komunikacijske mreže su izuzetno složeni sistemi, a oslanjanje na ljudske metode za analizu, procjenu, popravku i optimizaciju mreža u posljednjih nekoliko decenija zahtijeva mnogo resursa i podložno je ljudskim greškama.
Ono što je još teže jeste to što u eri digitalne ekonomije, kako je komunikacijska mreža postala osnova za digitalnu transformaciju hiljada linija i preduzeća, poslovne potrebe su postale raznovrsnije i dinamičnije, a stabilnost, pouzdanost i agilnost mreže su neophodne, a tradicionalni način rada koji se zasniva na ljudskom radu i održavanju je teže održati.
Pogrešna procjena u slučaju ofsajda može uticati na rezultat cijele igre, ali za komunikacijsku mrežu, „pogrešna procjena“ može dovesti do toga da operater izgubi brzo promjenjivu tržišnu priliku, prisili na prekid proizvodnje preduzeća, pa čak i utiče na cijeli proces društvenog i ekonomskog razvoja.
Nema izbora. Mreža mora biti automatizirana i inteligentna. U tom kontekstu, vodeći svjetski operateri su zatrubili za samointeligentne mreže. Prema trostranom izvještaju, 91% globalnih operatera je uključilo autointeligentne mreže u svoje strateško planiranje, a više od 10 vodećih operatera je najavilo svoj cilj postizanja L4 do 2025. godine.
Među njima, China Mobile je predvodnik ove promjene. China Mobile je 2021. godine objavio dokument o samointeligentnoj mreži, u kojem je prvi put u industriji predložio kvantitativni cilj dostizanja samointeligentne mreže nivoa L4 do 2025. godine, predlažući izgradnju kapaciteta za rad i održavanje mreže „samokonfiguracije, samopopravke i samooptimizacije“ prema unutra, te stvaranje korisničkog iskustva „nultog čekanja, nultog kvara i nultog kontakta“ prema van.
Internetska samointeligencija slična "Pametnom sudiji"
SAOT se sastoji od kamera, senzora unutar lopte i AI sistema. Kamere i senzori unutar lopte prikupljaju podatke u potpunosti, u realnom vremenu, dok AI sistem analizira podatke u realnom vremenu i precizno izračunava poziciju. AI sistem također ubrizgava pravila igre kako bi automatski dosuđivao ofsajd u skladu s pravilima.
Postoje neke sličnosti između autointelektualizacije mreže i implementacije SAOT-a:
Prvo, mreža i percepcija trebaju biti duboko integrirane kako bi se sveobuhvatno i u stvarnom vremenu prikupljali mrežni resursi, konfiguracija, status usluge, greške, logovi i druge informacije te pružili bogati podaci za obuku i zaključivanje umjetne inteligencije. Ovo je u skladu s SAOT-om koji prikuplja podatke s kamera i senzora unutar lopte.
Drugo, potrebno je unijeti veliku količinu ručnog iskustva u uklanjanju i optimizaciji prepreka, priručnike za upotrebu i održavanje, specifikacije i druge informacije u AI sistem na objedinjen način kako bi se dovršila automatska analiza, donošenje odluka i izvršenje. To je kao da SAOT unosi pravilo ofsajda u AI sistem.
Štaviše, budući da se komunikacijska mreža sastoji od više domena, na primjer, otvaranje, blokiranje i optimizacija bilo koje mobilne usluge mogu se izvršiti samo putem end-to-end saradnje više poddomena kao što su bežična pristupna mreža, prenosna mreža i jezgrena mreža, a samointeligencija mreže također zahtijeva „višedomensku saradnju“. Ovo je slično činjenici da SAOT treba prikupljati video i senzorske podatke iz više dimenzija kako bi donosio preciznije odluke.
Međutim, komunikacijska mreža je mnogo složenija od okruženja fudbalskog terena, a poslovni scenario nije samo jedan "kazna za ofsajd", već je izuzetno raznolik i dinamičan. Pored gore navedene tri sličnosti, sljedeće faktore treba uzeti u obzir kada se mreža kreće prema višem redu autointeligencije:
Prvo, oblak, mreža i NE uređaji moraju biti integrirani s umjetnom inteligencijom. Oblak prikuplja ogromne količine podataka u cijeloj domeni, kontinuirano provodi obuku umjetne inteligencije i generiranje modela te isporučuje AI modele mrežnom sloju i NE uređajima; Mrežni sloj ima srednju sposobnost obuke i zaključivanja, što može realizirati automatizaciju zatvorene petlje u jednoj domeni. NE može analizirati i donositi odluke blizu izvora podataka, osiguravajući rješavanje problema u stvarnom vremenu i optimizaciju usluga.
Drugo, jedinstveni standardi i industrijska koordinacija. Samointeligentna mreža je složen sistemski inženjering koji uključuje mnogo opreme, upravljanja mrežom i softvera, te mnoge dobavljače, te je teško povezati povezivanje, komunicirati između domena i riješiti druge probleme. U međuvremenu, mnoge organizacije, poput TM Foruma, 3GPP-a, ITU-a i CCSA-e, promoviraju standarde samointeligentnih mreža, a postoji i određeni problem fragmentacije u formuliranju standarda. Također je važno da industrije rade zajedno na uspostavljanju jedinstvenih i otvorenih standarda kao što su arhitektura, interfejs i sistem evaluacije.
Treće, transformacija talenata. Samointeligentna mreža nije samo tehnološka promjena, već i promjena talenata, kulture i organizacijske strukture, što zahtijeva transformaciju operacija i održavanja iz "mrežno usmjerenih" u "poslovno usmjerene", transformaciju osoblja za operacije i održavanje iz hardverske kulture u softversku kulturu, i iz repetitivnog rada u kreativni rad.
L3 je na putu
Gdje se danas nalazi mreža Autointelligence? Koliko smo blizu L4? Odgovor se može pronaći u tri slučaja slijetanja koje je predstavio Lu Hongju, predsjednik Huawei Public Developmenta, u svom govoru na Konferenciji globalnih partnera China Mobile 2022.
Inženjeri za održavanje mreže svi znaju, možda niko, da je kućna mreža najveća bolna tačka operatora u radu i održavanju. Sastoji se od kućne mreže, ODN mreže, mreže nosača i drugih domena. Mreža je složena i postoji mnogo pasivnih, glupih uređaja. Uvijek postoje problemi kao što su neosjetljiva percepcija usluge, spor odziv i teško rješavanje problema.
S obzirom na ove problematične tačke, China Mobile je sarađivao sa Huaweijem u provincijama Henan, Guangdong, Zhejiang i drugim. U smislu poboljšanja širokopojasnih usluga, na osnovu saradnje inteligentnog hardvera i centra za kvalitet, ostvarena je tačna percepcija korisničkog iskustva i precizno pozicioniranje problema lošeg kvaliteta. Stopa poboljšanja korisnika lošeg kvaliteta povećana je na 83%, a stopa marketinškog uspjeha FTTR, Gigabit i drugih preduzeća povećana je sa 3% na 10%. Što se tiče uklanjanja prepreka u optičkoj mreži, inteligentna identifikacija skrivenih opasnosti duž iste rute ostvaruje se izdvajanjem karakterističnih informacija o raspršenju optičkih vlakana i AI modela, sa tačnošću od 97%.
U kontekstu zelenog i efikasnog razvoja, ušteda energije u mreži je glavni smjer trenutnih operatera. Međutim, zbog složene strukture bežične mreže, preklapanja i unakrsnog pokrivanja višefrekventnih opsega i višestandarda, poslovanje sa mobilnim mrežama u različitim scenarijima uveliko varira tokom vremena. Stoga je nemoguće osloniti se na vještačke metode za precizno isključivanje radi uštede energije.
Suočene s izazovima, dvije strane su sarađivale u provincijama Anhui, Yunnan, Henan i drugim na sloju upravljanja mrežom i sloju mrežnih elemenata kako bi smanjile prosječnu potrošnju energije jedne stanice za 10% bez utjecaja na performanse mreže i korisničko iskustvo. Sloj upravljanja mrežom formulira i isporučuje strategije uštede energije na osnovu višedimenzionalnih podataka cijele mreže. NE sloj osjeća i predviđa promjene u poslovanju u ćeliji u stvarnom vremenu i precizno implementira strategije uštede energije kao što je isključivanje nosioca i simbola.
Nije teško vidjeti iz gore navedenih slučajeva da, baš kao i "inteligentni sudija" na fudbalskoj utakmici, komunikacijska mreža postepeno ostvaruje samointeligentizaciju iz specifičnih scena i pojedinačnih autonomnih regija putem "fuzije percepcije", "AI mozga" i "višedimenzionalne saradnje", tako da put ka naprednoj samointeligentizaciji mreže postaje sve jasniji.
Prema TM Forumu, L3 samointeligentne mreže „mogu osjetiti promjene u okruženju u stvarnom vremenu i samooptimizirati se i samoprilagođavati unutar specifičnih mrežnih specijalnosti“, dok L4 „omogućava prediktivno ili aktivno upravljanje zatvorenom petljom poslovnih i mreža vođenih korisničkim iskustvom u složenijim okruženjima na više mrežnih domena.“ Očigledno je da se autointeligentna mreža trenutno približava ili dostiže nivo L3.
Sva tri točka su usmjerena prema L4
Kako dakle ubrzamo autointelektualnu mrežu do L4? Lu Hongjiu je rekao da Huawei pomaže China Mobileu da dostigne svoj cilj L4 do 2025. godine kroz trostrani pristup autonomije jednog domena, saradnje između domena i industrijske saradnje.
U aspektu autonomije jednog domena, prvo, NE uređaji su integrirani s percepcijom i računarstvom. S jedne strane, uvedene su inovativne tehnologije poput optičke šarenice i uređaja za očitavanje u stvarnom vremenu kako bi se ostvarila pasivna percepcija na milisekundnom nivou. S druge strane, tehnologije računarstva niske snage i stream računarstva integrirane su kako bi se realizirali inteligentni NE uređaji.
Drugo, sloj mrežne kontrole s umjetnom inteligencijom može se kombinirati s inteligentnim uređajima mrežnih elemenata kako bi se ostvarila zatvorena petlja percepcije, analize, donošenja odluka i izvršenja, te se na taj način ostvaruje autonomna zatvorena petlja samokonfiguracije, samopopravke i samooptimizacije usmjerena na rad mreže, rješavanje grešaka i optimizaciju mreže u jednom domenu.
Osim toga, sloj za upravljanje mrežom pruža otvoreni interfejs prema sjeveru prema sloju za upravljanje uslugama višeg sloja kako bi se olakšala saradnja između domena i sigurnost usluga.
Kada je u pitanju saradnja između domena, Huawei naglašava sveobuhvatnu realizaciju evolucije platforme, optimizaciju poslovnih procesa i transformaciju osoblja.
Platforma se razvila od sistema podrške dimnjaku do samointeligentne platforme koja integriše globalne podatke i stručno iskustvo. Poslovni procesi su od prošlosti orijentisani na mrežu, procese vođene radnim nalozima, do transformacije procesa orijentisanih na iskustvo, bez kontakta; Što se tiče transformacije osoblja, izgradnjom low-code razvojnog sistema i atomskom enkapsulacijom operativnih i održavajućih mogućnosti i mrežnih mogućnosti, prag transformacije CT osoblja u digitalnu inteligenciju je snižen, a timu za operacije i održavanje je pomognuto da se transformiše u DICT složene talente.
Pored toga, Huawei promovira saradnju više standardizacijskih organizacija kako bi se postigli jedinstveni standardi za samointeligentnu mrežnu arhitekturu, interfejs, klasifikaciju, evaluaciju i druge aspekte. Promovira prosperitet industrijske ekologije dijeljenjem praktičnog iskustva, promoviranjem tripartitne evaluacije i certifikacije te izgradnjom industrijskih platformi; te sarađuje s podlancem pametnog rada i održavanja China Mobilea kako bi se zajedno riješila i riješila root tehnologija te osigurala njena nezavisnost i kontrola.
Prema ključnim elementima samointeligentne mreže spomenute gore, po mišljenju autora, „trojka“ Huaweija ima strukturu, tehnologiju, saradnju, standarde, talente, sveobuhvatnu pokrivenost i preciznu silu, što se vrijedi očekivati.
Samointeligentna mreža je najbolja želja telekomunikacijske industrije, poznata kao „poezija telekomunikacijske industrije i udaljenost“. Također je označena kao „dug put“ i „pun izazova“ zbog ogromne i složene komunikacijske mreže i poslovanja. Ali sudeći po ovim slučajevima slijetanja i sposobnosti trojke da je održi, možemo vidjeti da poezija više nije ponosna i nije predaleko. Uz usklađene napore telekomunikacijske industrije, ona je sve više puna vatrometa.
Vrijeme objave: 19. decembar 2022.