Nesta Copa do Mundo, o "árbitro inteligente" é um dos maiores destaques. O SAOT integra dados do estádio, regras de jogo e IA para fazer julgamentos rápidos e precisos em situações de impedimento
Enquanto milhares de fãs aplaudiram ou lamentavam os replays de animação em 3D, meus pensamentos seguiram os cabos de rede e as fibras ópticas por trás da TV até a rede de comunicações.
Para garantir uma experiência de visualização mais suave e clara para os fãs, uma revolução inteligente semelhante ao SAOT também está em andamento na rede de comunicação.
Em 2025, L4 será realizado
A regra de impedimento é complicada e é muito difícil para o árbitro tomar uma decisão precisa em um momento, considerando as condições complexas e mutáveis do campo. Portanto, decisões controversas de impedimento frequentemente aparecem em partidas de futebol.
Da mesma forma, as redes de comunicações são sistemas extremamente complexos e dependem de métodos humanos para analisar, julgar, reparar e otimizar as redes nas últimas décadas, são muito intensivas em recursos e propensas a erros humanos.
O que é mais difícil é que, na era da economia digital, pois a rede de comunicação se tornou a base para a transformação digital de milhares de linhas e empresas, as necessidades de negócios se tornaram mais diversificadas e dinâmicas, e a estabilidade, a confiabilidade e a agilidade da rede devem ser mais altas, e o modo de operação tradicional do trabalho e manutenção humano é mais difícil para sustentar.
Um erro de julgamento 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 a oportunidade de mercado em rápida mudança, force a produção de empresas a ser interrompida e até afetar todo o processo de desenvolvimento social e econômico.
Não há escolha. A rede deve ser automatizada e inteligente. Nesse contexto, os principais operadores do mundo soaram o chifre da rede auto-inteligente. De acordo com o relatório tripartido, 91% dos operadores globais incluíram redes autointeligentes em seu planejamento estratégico e mais de 10 operadoras de cabeça anunciaram seu objetivo de alcançar o L4 até 2025.
Entre eles, a China Mobile está na vanguarda dessa mudança. In 2021, China Mobile released a white paper on self-intelligent network, proposing for the first time in the industry the quantitative goal of reaching level L4 self-intelligent network in 2025, proposing to build network operation and maintenance capability of “self-configuration, self-repair and self-optimization” inward, and create customer experience of “zero waiting, zero failure and zero contact” externally.
Auto-inteligência da Internet semelhante ao "árbitro inteligente"
O SAOT é composto de câmeras, sensores na bola e sistemas de IA. As câmeras e sensores dentro da bola coletam os dados em tempo real, enquanto o sistema de IA analisa os dados em tempo real e calcula com precisão a posição. O sistema de IA também injeta as regras do jogo para fazer chamadas de impedimento automaticamente de acordo com as regras.
Existem algumas semelhanças entre a autointelectualização de rede e a implementação do SAOT:
Em primeiro lugar, a rede e a percepção devem ser profundamente integradas para coletar de maneira abrangente e em tempo real Recursos de rede, configuração, status de serviço, falhas, logs e outras informações para fornecer dados ricos para treinamento e raciocínio de IA. Isso é consistente com o SAOT coletando dados de câmeras e sensores dentro da bola.
Em segundo lugar, é necessário inserir uma grande quantidade de experiência manual na remoção e otimização de obstáculos, manuais de operação e manutenção, especificações e outras informações sobre o sistema de IA de maneira unificada para concluir a análise automática, tomada de decisão e execução. É como a Saot alimentando a regra de impedimento no sistema de IA.
Além disso, como a rede de comunicação é composta por vários domínios, por exemplo, a abertura, o bloqueio e a otimização de qualquer serviço móvel só podem ser concluídos através da colaboração de ponta a ponta de vários subdomínios, como rede de acesso sem fio, rede de transmissão e rede principal e auto-inteligência de rede também precisa de "colaboração multi-domina". Isso é semelhante ao fato de que o SAOT precisa coletar dados de vídeo e sensor de várias dimensões para tomar decisões mais precisas.
No entanto, a rede de comunicação é muito mais complexa que o ambiente de campo de futebol, e o cenário de negócios não é uma única "penalidade de impedimento", mas extremamente diversificada e dinâmica. Além das três semelhanças acima, os seguintes fatores devem ser levados em consideração quando a rede se move em direção à autointeligência de ordem superior:
Primeiro, os dispositivos de nuvem, rede e NE precisam ser integrados à IA. A nuvem coleta dados maciços em todo o domínio, conduz continuamente o treinamento e a geração de modelos de IA e fornece modelos de IA para a camada de rede e os dispositivos NE; A camada de rede possui uma capacidade de treinamento médio e raciocínio, que pode realizar a automação em circuito fechado em um único domínio. O NES pode analisar e tomar decisões próximas às fontes de dados, garantindo a solução de problemas em tempo real e a otimização de serviços.
Segundo, padrões unificados e coordenação industrial. A rede auto-inteligente é uma engenharia complexa do sistema, envolvendo muitos equipamentos, gerenciamento de rede e software e muitos fornecedores, e é difícil interface o encaixe, a comunicação cruzada e outros problemas. Enquanto isso, muitas organizações, como TM Forum, 3GPP, ITU e CCSA, estão promovendo padrões de rede auto-inteligentes, e há um certo problema de fragmentação na formulação de padrões. Também é importante que as indústrias trabalhem juntas para estabelecer padrões unificados e abertos, como arquitetura, interface e sistema de avaliação.
Terceiro, transformação de talentos. A rede auto-inteligente não é apenas uma mudança tecnológica, mas também uma mudança de talento, cultura e estrutura organizacional, que exige que o trabalho de operação e manutenção seja transformado de “centralizado de rede” para “centralizado nos negócios”, o pessoal de operação e manutenção para se transformar da cultura de hardware para a cultura de software e do trabalho repetitivo ao trabalho criativo.
L3 está a caminho
Onde está a rede de autointeligência hoje? Quão perto estamos de L4? A resposta pode ser encontrada em três casos de pouso introduzidos por Lu Hongju, presidente do Desenvolvimento Público da Huawei, em seu discurso na Conferência de Parceiros Globais da China Mobile 2022.
Todos os engenheiros de manutenção de rede sabem que a rede em casa é o maior ponto de dor do trabalho de operação e manutenção do operador, talvez ninguém. É composto por rede doméstica, rede ODN, rede de portadores e outros domínios. A rede é complexa e existem muitos dispositivos burros passivos. Sempre há problemas como percepção de serviço insensível, resposta lenta e solução de problemas difíceis.
Em vista desses pontos problemáticos, a China Mobile cooperou com a Huawei em Henan, Guangdong, Zhejiang e outras províncias. Em termos de melhoria dos serviços de banda larga, com base na colaboração de hardware inteligente e centro de qualidade, ele percebeu a percepção precisa da experiência do usuário e o posicionamento preciso de problemas de baixa qualidade. A taxa de melhoria de usuários de baixa qualidade foi aumentada para 83%, e a taxa de sucesso de marketing da FTTR, Gigabit e outras empresas aumentou de 3%para 10%. Em termos de remoção de obstáculos ópticos da rede, a identificação inteligente de perigos ocultos ao longo da mesma rota é realizada extraindo as informações características de espalhamento de fibra óptica e o modelo de IA, com precisão de 97%.
No contexto do desenvolvimento verde e eficiente, a economia de energia da rede é a principal direção dos operadores atuais. No entanto, devido à complexa estrutura de rede sem fio, sobreposição e cobertura cruzada de banda multi-frequência e vários padrões, o negócio de células em diferentes cenários flutua bastante com o tempo. Portanto, é impossível confiar no método artificial para um desligamento preciso de economia de energia.
Diante dos desafios, os dois lados trabalharam juntos em Anhui, Yunnan, Henan e outras províncias na camada de gerenciamento de rede e na camada 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 fornece estratégias de economia de energia com base nos dados multidimensionais de toda a rede. A camada NE sente e prevê as mudanças de negócios na célula em tempo real e implementa com precisão estratégias de economia de energia, como desligamento de transportadora e símbolo.
Não é difícil ver nos casos acima que, assim como o "árbitro inteligente" na partida de futebol, a rede de comunicação está gradualmente realizando a auto-inteligentificação de cenas específicas e a região autônoma única por meio da "fusão da percepção", "AI Brain" e "colaboração multidimensional", para que o caminho para a auto-intenção avançada da rede se torne.
De acordo com o Fórum da MT, as redes auto-inteligentes do L3 “podem sentir mudanças no ambiente em tempo real e auto-otimizar e auto-ajustar dentro de especialidades específicas de rede”, enquanto L4 “permite o gerenciamento preditivo ou ativo de circuito fechado das redes de negócios e de negócios e clientes em ambientes mais complexos em vários domínios de várias redes”. Obviamente, a rede autointeligente está se aproximando ou alcançando o nível L3 atualmente.
Todas as três rodas se dirigiram para L4
Então, como aceleramos a rede autointelectual para L4? Lu Hongjiu disse que a Huawei está ajudando a China Mobile a alcançar seu objetivo de L4 até 2025 através de uma abordagem de três vias de autonomia de domínio único, colaboração entre domínios e cooperação industrial.
No aspecto da autonomia de domínio único, primeiro, os dispositivos NE são integrados à percepção e computação. Por um lado, tecnologias inovadoras, como íris ópticas e dispositivos de detecção em tempo real, são introduzidos para realizar a percepção passiva e de milissegundos. Por outro lado, as tecnologias de computação e computação de fluxo de baixa potência são integradas para realizar dispositivos NE inteligentes.
Em segundo lugar, a camada de controle de rede com o cérebro de IA pode combinar com dispositivos inteligentes de elemento de rede para realizar o circuito fechado da percepção, análise, tomada de decisão e execução, de modo a realizar o circuito fechado autônomo de autoconfiguração, auto-reaparecimento e auto-otimização orientada para operação de rede, manipulação de falhas e otimização de rede em um único domínio.
Além disso, a camada de gerenciamento de rede fornece uma interface aberta para o norte à camada de gerenciamento de serviços da camada superior para facilitar a colaboração e a segurança do serviço de domínio cruzado.
Em termos de colaboração cruzada, a Huawei enfatiza a realização abrangente da evolução da plataforma, otimização de processos de negócios e a transformação do pessoal.
A plataforma evoluiu de um sistema de suporte de fumaça para uma plataforma auto-inteligente que integra dados globais e experiência especializada. Processo de negócios, desde o passado orientado para a rede, processo orientado a pedidos de serviço, para experimentar a transformação de processo de contato zero e orientado; Em termos de transformação de pessoal, ao construir um sistema de desenvolvimento de baixo código e encapsulamento atômico dos recursos de operação e manutenção e recursos de rede, o limiar da transformação do pessoal da TC em inteligência digital foi reduzido e a equipe de operação e manutenção foi ajudada a transformar para ditar talentos compostos.
Além disso, a Huawei está promovendo a colaboração de várias organizações padrão para obter padrões unificados para arquitetura de rede, interface, classificação, avaliação e outros aspectos auto-inteligentes. Promover a prosperidade da ecologia industrial, compartilhando experiência prática, promovendo avaliação e certificação tripartida e construindo plataformas industriais; E cooperar com a Sub-Chave de Operação e Manutenção Smart Mobile da China para resolver e enfrentar a tecnologia raiz juntos para garantir que a tecnologia raiz seja independente e controlável.
De acordo com os elementos-chave da rede auto-inteligente mencionada acima, na opinião do autor, a “troika” de Huawei tem a estrutura, tecnologia, cooperação, padrões, talentos, cobertura abrangente e força precisa, que vale a pena ansiar.
A Rede de Auto-Inteligente é o mais desejado do setor de telecomunicações, conhecido como "poesia e distância da indústria de telecomunicações". Também foi rotulado como "Long Road" e "cheio de desafios" devido à enorme e complexa rede de comunicações e negócios. Mas, a julgar desses casos de desembarque e da capacidade da Troika de sustentá -lo, podemos ver que a poesia não está mais orgulhosa e não muito longe. Com os esforços concertados da indústria de telecomunicações, está cada vez mais cheio de fogos de artifício.
Hora de postagem: dez-19-2022