Nesta Copa do Mundo, o "árbitro inteligente" é um dos grandes destaques. O SAOT integra dados do estádio, regras do jogo e inteligência artificial para tomar decisões rápidas e precisas sobre situações de impedimento de forma automática.
Enquanto milhares de fãs vibravam ou lamentavam as repetições da animação 3D, meus pensamentos seguiam os cabos de rede e as fibras ópticas atrás da TV até a rede de comunicações.
Para garantir uma experiência de visualização mais fluida e nítida para os fãs, uma revolução inteligente semelhante à SAOT também está em andamento na rede de comunicação.
Em 2025, o Nível 4 será concretizado.
A regra do impedimento é complexa e é muito difícil para o árbitro tomar uma decisão precisa em um instante, considerando as condições complexas e variáveis do campo. Portanto, decisões controversas sobre impedimento são frequentes em partidas de futebol.
Da mesma forma, as redes de comunicação são sistemas extremamente complexos, e depender de métodos humanos para analisar, avaliar, reparar e otimizar redes nas últimas décadas é um processo que consome muitos recursos e está sujeito a erros humanos.
O que é ainda mais difícil é que, na era da economia digital, com a rede de comunicação se tornando a base para a transformação digital de milhares de setores e empresas, as necessidades comerciais se tornaram mais diversificadas e dinâmicas, exigindo maior estabilidade, confiabilidade e agilidade da rede, tornando o modo de operação tradicional, baseado em mão de obra e manutenção humanas, mais difícil de sustentar.
Um erro de julgamento em um lance de impedimento pode afetar o resultado de todo o jogo, mas para a rede de comunicação, um "erro de julgamento" pode fazer com que o operador perca uma oportunidade de mercado em rápida mudança, forçar a interrupção da produção das empresas e até mesmo afetar todo o processo de desenvolvimento socioeconômico.
Não há outra opção. A rede precisa ser automatizada e inteligente. Nesse contexto, as principais operadoras mundiais têm defendido a implementação de redes autointeligentes. De acordo com o relatório tripartite, 91% das operadoras globais incluíram redes autointeligentes em seu planejamento estratégico, e mais de 10 grandes operadoras anunciaram sua meta de alcançar o nível 4 (L4) até 2025.
Entre elas, a China Mobile está na vanguarda dessa mudança. Em 2021, a China Mobile lançou um white paper sobre rede autointeligente, propondo, pela primeira vez no setor, a meta quantitativa de alcançar o nível 4 de rede autointeligente em 2025, propondo construir internamente a capacidade de operação e manutenção da rede de “autoconfiguração, autorreparo e autootimização” e criar externamente uma experiência do cliente de “zero espera, zero falhas e zero contato”.
Inteligência artificial na internet semelhante ao "Árbitro Inteligente"
O SAOT é composto por câmeras, sensores embutidos na bola e sistemas de IA. As câmeras e os sensores dentro da bola coletam os dados completos e em tempo real, enquanto o sistema de IA analisa os dados em tempo real e calcula a posição com precisão. O sistema de IA também utiliza as regras do jogo para marcar automaticamente impedimentos de acordo com as normas.
Existem algumas semelhanças entre a autointelectualização em rede e a implementação de SAOT:
Em primeiro lugar, a rede e a percepção devem ser profundamente integradas para coletar de forma abrangente e em tempo real recursos de rede, configuração, status do serviço, falhas, registros e outras informações, a fim de fornecer dados ricos para o treinamento e raciocínio da IA. Isso está em consonância com a coleta de dados da SAOT a partir de câmeras e sensores dentro da esfera.
Em segundo lugar, é necessário inserir uma grande quantidade de experiência manual em remoção e otimização de obstáculos, manuais de operação e manutenção, especificações e outras informações no sistema de IA de forma unificada para concluir a análise automática, a tomada de decisões e a execução. É como se a SAOT estivesse alimentando o sistema de IA com a regra do impedimento.
Além disso, como a rede de comunicação é composta por múltiplos domínios, por exemplo, a abertura, o bloqueio e a otimização de qualquer serviço móvel só podem ser concluídos por meio da colaboração de ponta a ponta de múltiplos subdomínios, como a rede de acesso sem fio, a rede de transmissão e a rede central, e a autointeligência da rede também requer "colaboração multidomínio". Isso é semelhante ao fato de que a SAOT precisa coletar dados de vídeo e sensores de múltiplas dimensões para tomar decisões mais precisas.
No entanto, a rede de comunicação é muito mais complexa do que o ambiente de um campo de futebol, e o cenário empresarial não se resume a uma simples “penalidade por impedimento”, mas é extremamente diversificado e dinâmico. Além das três semelhanças mencionadas, os seguintes fatores devem ser levados em consideração quando a rede avança em direção a uma inteligência artificial de ordem superior:
Primeiramente, a nuvem, a rede e os dispositivos de engenharia de redes (NE) precisam ser integrados com IA. A nuvem coleta dados massivos em todo o domínio, realiza continuamente o treinamento de IA e a geração de modelos, e entrega esses modelos de IA para a camada de rede e os dispositivos NE. A camada de rede possui capacidade intermediária de treinamento e raciocínio, o que permite a automação em circuito fechado em um único domínio. Os dispositivos NE podem analisar e tomar decisões próximas às fontes de dados, garantindo a solução de problemas em tempo real e a otimização de serviços.
Em segundo lugar, padrões unificados e coordenação industrial. A rede autônoma inteligente é um sistema de engenharia complexo, envolvendo muitos equipamentos, gerenciamento de rede e software, além de diversos fornecedores, e apresenta dificuldades em termos de interfaceamento, comunicação entre domínios e outros problemas. Ao mesmo tempo, muitas organizações, como o TM Forum, o 3GPP, a ITU e a CCSA, estão promovendo padrões para redes autônomas inteligentes, o que gera certa fragmentação na formulação desses padrões. É fundamental que as indústrias trabalhem em conjunto para estabelecer padrões unificados e abertos, como arquitetura, interface e sistema de avaliação.
Terceiro, transformação de talentos. A rede autointeligente não é apenas uma mudança tecnológica, mas também uma mudança de talentos, cultura e estrutura organizacional, o que exige que o trabalho de operação e manutenção seja transformado de "centrado na rede" para "centrado nos negócios", que o pessoal de operação e manutenção passe de uma cultura de hardware para uma cultura de software e de um trabalho repetitivo para um trabalho criativo.
L3 está a caminho
Onde se encontra hoje a rede de Autointeligência? Quão perto estamos da Camada 4? A resposta pode ser encontrada em três casos de implementação apresentados por Lu Hongju, presidente da Huawei Public Development, em seu discurso na Conferência Global de Parceiros da China Mobile de 2022.
Engenheiros de manutenção de redes sabem que a rede doméstica é o maior desafio para as operadoras, talvez o maior em termos de operação e manutenção. Ela é composta por rede doméstica, rede ODN, rede de transporte e outros domínios. A rede é complexa e repleta de dispositivos passivos. Problemas como percepção de serviço inadequada, resposta lenta e dificuldade de solução de problemas são constantes.
Considerando esses problemas, a China Mobile cooperou com a Huawei nas províncias de Henan, Guangdong, Zhejiang e outras. Em termos de aprimoramento dos serviços de banda larga, com base na colaboração entre hardware inteligente e um centro de qualidade, foi possível obter uma percepção precisa da experiência do usuário e a identificação exata de problemas de baixa qualidade. A taxa de melhoria no atendimento a usuários com baixa qualidade aumentou para 83%, e a taxa de sucesso de marketing de FTTR, Gigabit e outros serviços subiu de 3% para 10%. No que diz respeito à remoção de obstáculos na rede óptica, a identificação inteligente de perigos ocultos ao longo da mesma rota é realizada por meio da extração de informações sobre as características de dispersão da fibra óptica e um modelo de IA, com uma precisão de 97%.
No contexto do desenvolvimento sustentável e eficiente, a economia de energia na rede é a principal diretriz das operadoras atuais. No entanto, devido à complexa estrutura das redes sem fio, à sobreposição e à abrangência de múltiplas bandas de frequência e múltiplos padrões, o desempenho das células em diferentes cenários flutua consideravelmente ao longo do tempo. Portanto, é impossível confiar em métodos artificiais para o desligamento preciso visando à economia de energia.
Diante dos desafios, as duas partes trabalharam juntas em Anhui, Yunnan, Henan e outras províncias, nas camadas de gerenciamento de rede e de elementos de rede, para reduzir o consumo médio de energia de uma única estação em 10%, sem afetar o desempenho da rede e a experiência do usuário. A camada de gerenciamento de rede formula e implementa estratégias de economia de energia com base nos dados multidimensionais de toda a rede. A camada de elementos de rede detecta e prevê as mudanças de negócios na célula em tempo real e implementa com precisão estratégias de economia de energia, como o desligamento de portadoras e símbolos.
Não é difícil perceber, pelos casos acima, que, assim como o "árbitro inteligente" em uma partida de futebol, a rede de comunicação está gradualmente se tornando mais inteligente a partir de cenários específicos e regiões autônomas individuais por meio de "fusão de percepções", "cérebro de IA" e "colaboração multidimensional", de modo que o caminho para a inteligência artificial avançada da rede se torna cada vez mais claro.
De acordo com o TM Forum, as redes autointeligentes de nível 3 "conseguem detectar mudanças no ambiente em tempo real e se auto-otimizar e se autoajustar dentro de especialidades específicas da rede", enquanto o nível 4 "permite o gerenciamento preditivo ou ativo em circuito fechado de redes orientadas a negócios e à experiência do cliente em ambientes mais complexos em múltiplos domínios de rede". Obviamente, a rede autointeligente está se aproximando ou já atingiu o nível 3 atualmente.
As três rodas seguiram para L4.
Então, como podemos acelerar a rede autointelectual para o nível 4? Lu Hongjiu afirmou que a Huawei está ajudando a China Mobile a atingir sua meta de nível 4 até 2025 por meio de uma abordagem tríplice de autonomia de domínio único, colaboração entre domínios e cooperação industrial.
No que diz respeito à autonomia em domínio único, em primeiro lugar, os dispositivos de redes neural (NE) são integrados com percepção e computação. Por um lado, tecnologias inovadoras, como íris óptica e dispositivos de sensoriamento em tempo real, são introduzidas para viabilizar a percepção passiva em nível de milissegundos. Por outro lado, tecnologias de computação de baixo consumo e computação de fluxo contínuo são integradas para criar dispositivos de redes neural inteligentes.
Em segundo lugar, a camada de controle de rede com inteligência artificial pode ser combinada com dispositivos de elementos de rede inteligentes para realizar o circuito fechado de percepção, análise, tomada de decisão e execução, de modo a realizar o circuito fechado autônomo de autoconfiguração, autorreparo e auto-otimização orientados à operação de rede, tratamento de falhas e otimização de rede em um único domínio.
Além disso, a camada de gerenciamento de rede fornece uma interface northbound aberta para a camada de gerenciamento de serviços superior, a fim de facilitar a colaboração entre domínios e a segurança dos serviços.
Em termos de colaboração intersetorial, a Huawei enfatiza a implementação abrangente da evolução da plataforma, da otimização dos processos de negócios e da transformação do pessoal.
A plataforma evoluiu de um sistema de suporte básico para uma plataforma autônoma e inteligente que integra dados globais e experiência especializada. Os processos de negócios, antes orientados a redes e ordens de serviço, passaram a ser orientados à experiência e a processos com zero contato. Em termos de transformação de pessoal, com a construção de um sistema de desenvolvimento de baixo código e o encapsulamento atômico das capacidades de operação e manutenção e das capacidades de rede, o limiar para a transformação da equipe de TI em inteligência digital foi reduzido, e a equipe de operação e manutenção foi auxiliada a se transformar em talentos multifuncionais em TI.
Além disso, a Huawei está promovendo a colaboração de diversas organizações de padronização para alcançar padrões unificados para arquitetura de rede autônoma e inteligente, interface, classificação, avaliação e outros aspectos. Promove a prosperidade do ecossistema industrial por meio do compartilhamento de experiências práticas, da promoção da avaliação e certificação tripartite e da construção de plataformas industriais; e coopera com a subcadeia de operação e manutenção inteligente da China Mobile para identificar e solucionar problemas de tecnologia de ponta em conjunto, garantindo que essa tecnologia seja independente e controlável.
De acordo com os principais elementos da rede autointeligente mencionados acima, na opinião do autor, o "trio" da Huawei possui a estrutura, a tecnologia, a cooperação, os padrões, os talentos, a cobertura abrangente e a força precisa que valem a pena aguardar.
A rede autointeligente é o maior desejo da indústria de telecomunicações, conhecida como "a poesia e a distância da indústria de telecomunicações". Também foi rotulada como "uma longa jornada" e "cheia de desafios" devido à enorme e complexa rede de comunicações e negócios envolvidos. Mas, a julgar por esses casos de sucesso e pela capacidade da troika de sustentá-la, podemos ver que a poesia já não é mais apenas um sonho distante, e não está tão longe assim. Com os esforços conjuntos da indústria de telecomunicações, ela está cada vez mais repleta de conquistas.
Data da publicação: 19/12/2022