Nesta Copa do Mundo, o “árbitro inteligente” é um dos grandes destaques. O SAOT integra dados do estádio, regras do jogo e IA para fazer julgamentos rápidos e precisos em situações de impedimento.
Enquanto milhares de fãs aplaudiam ou lamentavam os replays da animação em 3D, meus pensamentos seguiram os cabos de rede e fibras ópticas atrás 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, o L4 será realizado
A regra do impedimento é complexa e, considerando as condições complexas e variáveis do campo, é muito difícil para o árbitro tomar uma decisão precisa em um momento específico. Por isso, decisões controversas sobre impedimento surgem com frequência em partidas de futebol.
Da mesma forma, as redes de comunicação são sistemas extremamente complexos, e confiar em métodos humanos para analisar, julgar, reparar e otimizar redes nas últimas décadas exige muitos recursos e é propenso a erros humanos.
O que é mais difícil é que na era da economia digital, como a rede de comunicação se tornou a base para a transformação digital de milhares de linhas e negócios, as necessidades empresariais se tornaram mais diversificadas e dinâmicas, e a estabilidade, confiabilidade e agilidade da rede precisam ser maiores, e o modo de operação tradicional de trabalho humano e manutenção é mais difícil de sustentar.
Um erro de julgamento por 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 a oportunidade de mercado em rápida mudança, forçar a interrupção da produção das empresas e até mesmo afetar todo o processo de desenvolvimento social e econômico.
Não há escolha. A rede precisa ser automatizada e inteligente. Nesse contexto, as principais operadoras do mundo têm anunciado a necessidade de redes autointeligentes. De acordo com o relatório tripartite, 91% das operadoras globais incluíram redes autointeligentes em seu planejamento estratégico, e mais de 10 operadoras líderes anunciaram a meta de atingir o Nível 4 até 2025.
Entre elas, a China Mobile está na vanguarda dessa mudança. Em 2021, a China Mobile lançou um white paper sobre redes autointeligentes, propondo, pela primeira vez no setor, a meta quantitativa de atingir o nível L4 de redes autointeligentes em 2025. Propõe-se a desenvolver capacidades de operação e manutenção de rede com "autoconfiguração, autorreparo e autootimização" internamente e a criar uma experiência de cliente de "zero espera, zero falha e zero contato" externamente.
Auto-inteligência da Internet semelhante ao “Árbitro Inteligente”
O SAOT é composto por câmeras, sensores dentro da 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 a posição com precisão. O sistema de IA também insere as regras do jogo para marcar impedimentos 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 forma abrangente e em tempo real, recursos de rede, configurações, status de serviço, falhas, registros e outras informações, a fim de fornecer dados valiosos para treinamento e raciocínio de IA. Isso é consistente com a coleta de dados do SAOT por câmeras e sensores dentro da bola.
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, a tomada de decisões e a execução automáticas. É como se o SAOT inserisse a regra do impedimento no sistema de IA.
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 ponta a ponta de múltiplos subdomínios, como rede de acesso sem fio, rede de transmissão e rede central, e a autointeligência da rede também precisa de "colaboração multidomínio". Isso é semelhante ao fato de que o 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 de negócios não se resume a uma única "penalidade de impedimento", mas sim a uma situação extremamente diversificada e dinâmica. Além das três semelhanças mencionadas, os seguintes fatores devem ser considerados quando a rede evolui para uma autointeligência de ordem superior:
Primeiro, a nuvem, a rede e os dispositivos NE precisam ser integrados à IA. A nuvem coleta dados massivos em todo o domínio, realiza treinamento e geração de modelos de IA continuamente e entrega modelos de IA à camada de rede e aos dispositivos NE. A camada de rede possui capacidade média de treinamento e raciocínio, o que permite a automação em circuito fechado em um único domínio. Os NEs podem analisar e tomar decisões próximas às fontes de dados, garantindo a solução de problemas em tempo real e a otimização dos serviços.
Em segundo lugar, padrões unificados e coordenação industrial. Redes autointeligentes são um sistema complexo de engenharia, envolvendo muitos equipamentos, gerenciamento de rede e software, além de muitos fornecedores, e apresentam dificuldades para interfacear, comunicação entre domínios e outros problemas. Enquanto isso, muitas organizações, como TM Forum, 3GPP, ITU e CCSA, estão promovendo padrões de redes autointeligentes, 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, a transformação de talentos. Uma rede autointeligente não é apenas uma mudança tecnológica, mas também uma mudança de talento, cultura e estrutura organizacional, o que exige que o trabalho de operação e manutenção passe de "centrado na rede" para "centrado no negócio", que o pessoal de operação e manutenção passe de uma cultura de hardware para uma cultura de software, e de trabalho repetitivo para trabalho criativo.
L3 está a caminho
Onde está a rede de Autointeligência hoje? Quão perto estamos do Nível 4? A resposta pode ser encontrada em três casos de pouso apresentados por Lu Hongju, presidente da Huawei Public Development, em seu discurso na China Mobile Global Partner Conference 2022.
Engenheiros de manutenção de rede sabem que a rede doméstica é o maior problema da operação e manutenção da operadora, talvez ninguém saiba. Ela é composta por rede doméstica, rede ODN, rede portadora e outros domínios. A rede é complexa e possui muitos dispositivos passivos e burros. Problemas como percepção de serviço insensível, resposta lenta e dificuldade de solução de problemas são constantes.
Diante desses pontos problemáticos, a China Mobile cooperou com a Huawei em Henan, Guangdong, Zhejiang e outras províncias. Em termos de aprimoramento dos serviços de banda larga, com base na colaboração entre hardware inteligente e centro de qualidade, a empresa alcançou uma percepção precisa da experiência do usuário e um posicionamento preciso de problemas de baixa qualidade. A taxa de melhoria de usuários de baixa qualidade aumentou para 83%, e a taxa de sucesso de marketing de FTTR, Gigabit e outras empresas aumentou de 3% para 10%. Em termos de remoção de obstáculos na rede óptica, a identificação inteligente de perigos ocultos ao longo da mesma rota é realizada por meio da extração das informações características de espalhamento da fibra óptica e do modelo de IA, com uma precisão de 97%.
No contexto do desenvolvimento verde e eficiente, a economia de energia da rede é a principal direção das operadoras atuais. No entanto, devido à complexa estrutura da rede sem fio, à sobreposição e à cobertura cruzada de bandas multifrequenciais e padrões múltiplos, o negócio de células em diferentes cenários oscila bastante ao longo do tempo. Portanto, é impossível confiar em métodos artificiais para um desligamento preciso e econômico.
Diante dos desafios, as duas partes trabalharam juntas 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 implementa estratégias de economia de energia com base nos dados multidimensionais de toda a rede. A camada NE detecta e prevê as mudanças de negócios na célula em tempo real e implementa com precisão estratégias de economia de energia, como desligamento de portadora e símbolo.
Não é difícil ver pelos casos acima que, assim como o “árbitro inteligente” na partida de futebol, a rede de comunicação está gradualmente realizando a autointeligenciação a partir de cenas específicas e de uma única região autônoma por meio da “fusão de percepção”, “cérebro de IA” e “colaboração multidimensional”, de modo que o caminho para a autointeligenciação avançada da rede se torna cada vez mais claro.
De acordo com o TM Forum, redes autointeligentes de nível 3 “podem detectar mudanças no ambiente em tempo real e se auto-otimizar e se autoajustar dentro de especialidades de rede específicas”, enquanto o nível 4 “permite o gerenciamento preditivo ou ativo em circuito fechado de redes orientadas por negócios e experiência do cliente em ambientes mais complexos em vários domínios de rede”. Obviamente, a rede autointeligente está se aproximando ou alcançando o nível 3 no momento.
Todas as três rodas indo para L4
Então, como aceleramos a rede autointelectual para o Nível 4? Lu Hongjiu disse que a Huawei está ajudando a China Mobile a atingir sua meta de Nível 4 até 2025 por meio de uma abordagem tripla: autonomia de domínio único, colaboração entre domínios e cooperação industrial.
No que diz respeito à autonomia de domínio único, em primeiro lugar, os dispositivos NE são integrados à percepção e à computação. Por um lado, tecnologias inovadoras, como íris óptica e dispositivos de detecção em tempo real, são introduzidas para realizar a percepção passiva e em níveis de milissegundos. Por outro lado, tecnologias de computação de baixo consumo e computação de fluxo são integradas para realizar dispositivos NE inteligentes.
Em segundo lugar, a camada de controle de rede com cérebro de IA 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 autootimização 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 aberta em direção ao norte para a camada de gerenciamento de serviço da camada superior para facilitar a colaboração entre domínios e a segurança do serviço.
Em termos de colaboração entre domínios, a Huawei enfatiza a realização abrangente da evolução da plataforma, otimização de processos de negócios e transformação de pessoal.
A plataforma evoluiu de um sistema de suporte de chaminé para uma plataforma autointeligente que integra dados globais e experiência especializada. Os processos de negócios, antes orientados para a rede e orientados por ordens de serviço, passaram a ser orientados pela experiência e transformação de processos de contato zero. 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 da transformação da equipe de CT para a inteligência digital foi reduzido, e a equipe de operação e manutenção foi auxiliada na transformação para talentos compostos de DICT.
Além disso, a Huawei está promovendo a colaboração de diversas organizações de padronização para alcançar padrões unificados para arquitetura de rede autointeligente, interface, classificação, avaliação e outros aspectos. Promover a prosperidade da ecologia industrial por meio do compartilhamento de experiências práticas, da promoção da avaliação e certificação tripartite e da construção de plataformas industriais; e cooperar com a subcadeia de operação e manutenção inteligente da China Mobile para classificar e lidar com a tecnologia raiz em conjunto, garantindo que ela seja independente e controlável.
De acordo com os elementos-chave da rede autointeligente mencionados acima, na opinião do autor, a “troika” da Huawei tem a estrutura, a tecnologia, a cooperação, os padrões, os talentos, a cobertura abrangente e a força precisa, que valem a pena esperar.
Redes autointeligentes são o maior desejo do setor de telecomunicações, conhecidas como "poesia e distância do setor de telecomunicações". Elas também foram rotuladas como "longas" e "cheias de desafios" devido à enorme e complexa rede de comunicações e negócios. Mas, a julgar por esses casos de pouso e pela capacidade da troika de sustentá-la, podemos ver que a poesia não é mais orgulhosa, e não está muito distante. Com os esforços conjuntos do setor de telecomunicações, ela está cada vez mais repleta de fogos de artifício.
Data de publicação: 19 de dezembro de 2022