Nesta Copa do Mundo, o “árbitro inteligente” é um dos maiores destaques. SAOT integra dados do estádio, regras de jogo e IA para fazer julgamentos automáticos rápidos e precisos em situações de impedimento
Enquanto milhares de fãs aplaudiam ou lamentavam as repetições da animação 3D, meus pensamentos seguiram os cabos de rede e as fibras ópticas atrás da TV até a rede de comunicações.
Para garantir uma experiência de visualização mais suave e clara aos fãs, uma revolução inteligente semelhante ao SAOT também está em curso na rede de comunicação.
Em 2025, L4 será realizado
A regra do 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 aparecem frequentemente em partidas de futebol.
Da mesma forma, as redes de comunicações são sistemas extremamente complexos, e depender de métodos humanos para analisar, avaliar, reparar e optimizar redes ao longo das últimas décadas consome muitos recursos e é propenso a erros humanos.
O que é mais difícil é que na era da economia digital, à medida que a rede de comunicação se tornou a base para a transformação digital de milhares de linhas e negócios, as necessidades do negócio tornaram-se mais diversificadas e dinâmicas, e a estabilidade, fiabilidade e agilidade dos a rede deve ser mais alta e o modo tradicional de operação de trabalho humano e manutenção é mais difícil de sustentar.
Um erro de julgamento 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 a oportunidade de mercado em rápida mudança, forçar a interrupção da produção das empresas e até mesmo afetar todo o processo de social. e desenvolvimento económico.
Não há escolha. A rede deve ser automatizada e inteligente. Neste contexto, as principais operadoras do mundo tocaram a buzina da rede autointeligente. De acordo com o relatório tripartido, 91% dos operadores globais incluíram redes autointeligentes no seu planeamento estratégico e mais de 10 operadores principais anunciaram o seu objetivo de alcançar o L4 até 2025.
Entre eles, a China Mobile está na vanguarda desta mudança. Em 2021, a China Mobile lançou um white paper sobre rede autointeligente, propondo pela primeira vez na indústria a meta quantitativa de atingir o nível de rede autointeligente L4 em 2025, propondo construir capacidade de operação e manutenção de rede de “autoconfiguração , auto-reparo e auto-otimização” internamente, e criar uma experiência de cliente de “zero espera, zero falha e zero contato” externamente.
Autointeligência da Internet semelhante ao “Árbitro Inteligente”
SAOT é composto por câmeras, sensores in-ball 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 injeta as regras do jogo para fazer chamadas de impedimento automaticamente de acordo com as regras.
Existem algumas semelhanças entre a autointelectualização da 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, configuração, status de serviço, falhas, logs e outras informações para fornecer dados ricos para treinamento e raciocínio de IA. Isso é consistente com a coleta de dados do SAOT de câmeras e sensores dentro da bola.
Em segundo lugar, é necessário introduzir uma grande quantidade de experiência manual na remoção e optimização de obstáculos, manuais de operação e manutenção, especificações e outras informações no sistema de IA de uma forma unificada para completar a análise, tomada de decisão e execução automáticas. É como se o SAOT alimentasse a regra do impedimento no sistema de IA.
Além disso, uma vez que a rede de comunicação é composta por múltiplos domínios, por exemplo, a abertura, o bloqueio e a optimização de qualquer serviço móvel só podem ser completados através da colaboração ponta a ponta de múltiplos subdomínios, tais como rede de acesso sem fios, rede de transmissão e núcleo. rede, e a autointeligência de rede também precisa de “colaboração em vários domínios”. Isso é semelhante ao fato de que o SAOT precisa coletar dados de vídeo e sensores de múltiplas dimensões para tomar decisões mais precisas.
Porém, a rede de comunicação é muito mais complexa que o ambiente do campo de futebol, e o cenário empresarial não é de “pênalti de impedimento” único, mas extremamente diversificado e dinâmico. Além das três semelhanças acima, os seguintes fatores devem ser levados em consideração quando a rede avança em direção à 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, conduz continuamente treinamento de IA e geração de modelos e fornece modelos de IA para a camada de rede e dispositivos NE; A camada de rede possui treinamento médio e capacidade de raciocínio, que pode realizar automação de circuito fechado em um único domínio. Nes pode analisar e tomar decisões próximas às fontes de dados, garantindo solução de problemas em tempo real e otimização do serviço.
Em segundo lugar, padrões unificados e coordenação industrial. A rede autointeligente é uma engenharia de sistema complexa, envolvendo muitos equipamentos, gerenciamento de rede e software, e muitos fornecedores, e é difícil fazer interface de acoplamento, comunicação entre domínios e outros problemas. Entretanto, muitas organizações, como o TM Forum, 3GPP, ITU e CCSA, estão a promover padrões de rede auto-inteligentes, e há um certo problema de fragmentação na formulação de padrões. Também é importante que as indústrias trabalhem em conjunto para estabelecer padrões unificados e abertos, tais 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 talento, cultura e estrutura organizacional, que exige que o trabalho de operação e manutenção seja transformado de “centrado na rede” para “centrado no negócio”, pessoal de operação e manutenção para transformar da cultura do hardware à cultura do 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 apresentados por Lu Hongju, presidente da Huawei Public Development, em seu discurso na China Mobile Global Partner Conference 2022.
Todos os engenheiros de manutenção de rede sabem que a rede doméstica é o maior problema do trabalho de operação e manutenção da operadora, talvez ninguém. É composto por rede doméstica, rede ODN, rede portadora e outros domínios. A rede é complexa e existem muitos dispositivos burros passivos. Sempre há problemas como percepção insensível do serviço, resposta lenta e solução de problemas difícil.
Tendo em conta estes 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, percebeu-se 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 através da extração das informações características de espalhamento da fibra óptica e do modelo AI, com uma precisão de 97%.
No contexto do desenvolvimento verde e eficiente, a poupança de energia da rede é a principal direção dos atuais operadores. No entanto, devido à complexa estrutura da rede sem fio, sobreposição e cobertura cruzada de banda multifrequência e multipadrão, o negócio de células em diferentes cenários flutua muito com o tempo. Portanto, é impossível confiar em métodos artificiais para um desligamento preciso com 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 elemento de rede para reduzir o consumo médio de energia de uma única estação em 10% sem afetar o desempenho da rede e o usuário experiência. 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 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 a partir dos casos acima que, tal como o “árbitro inteligente” no jogo de futebol, a rede de comunicação está gradualmente a realizar a auto-inteligência a partir de cenas específicas e de uma região autónoma única através da “fusão de percepção”, “cérebro AI” e “colaboração multidimensional”, para que o caminho para a auto-inteligência avançada da rede se torne cada vez mais claro.
De acordo com o TM Forum, as redes autointeligentes L3 “podem detectar mudanças no ambiente em tempo real e auto-otimizar-se e ajustar-se dentro de especialidades de rede específicas”, enquanto L4 “permite o gerenciamento preditivo ou ativo em circuito fechado de negócios e experiência do cliente redes controladas em ambientes mais complexos em vários domínios de rede.” Obviamente, a rede autointeligente está se aproximando ou atingindo o nível L3 atualmente.
Todas as três rodas indo para L4
Então, como aceleramos a rede autointelectual para L4? Lu Hongjiu disse que a Huawei está ajudando a China Mobile a atingir sua meta de L4 até 2025 através de uma abordagem tripartida de autonomia de domínio único, colaboração entre domínios e cooperação industrial.
No aspecto da 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 de nível de milissegundos. Por outro lado, as tecnologias de computação de baixo consumo e de computação em 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, auto-reparo e auto-otimização orientada para 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 norte aberta para a camada de gerenciamento de serviços 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. Processo de negócios do passado orientado para rede, processo orientado por ordem de serviço, para transformação de processo orientada para experiência e contato zero; Em termos de transformação de pessoal, ao construir um sistema de desenvolvimento de baixo código e encapsulamento atômico de capacidades de operação e manutenção e capacidades de rede, o limiar da transformação do pessoal de CT para inteligência digital foi reduzido, e a equipe de operação e manutenção foi ajudada a se transformar em DICT talentos compostos.
Além disso, a Huawei está promovendo a colaboração de múltiplas organizações de padronização para alcançar padrões unificados para arquitetura de rede autointeligente, interface, classificação, avaliação e outros aspectos. Promover a prosperidade da ecologia industrial através da partilha de experiências práticas, da promoção da avaliação e certificação tripartida 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 para garantir que a tecnologia raiz seja independente e controlável.
De acordo com os elementos-chave da rede autointeligente mencionados acima, na opinião do autor, a “troika” da Huawei possui estrutura, tecnologia, cooperação, padrões, talentos, cobertura abrangente e força precisa, que vale a pena esperar.
Rede autointeligente é o melhor desejo da indústria de telecomunicações, conhecida como “poesia e distância da indústria de telecomunicações”. Também foi rotulado como “longo caminho” e “cheio de desafios” devido à enorme e complexa rede de comunicações e negócios. Mas a julgar por estes casos de desembarque e pela capacidade da troika para sustentá-lo, podemos ver que a poesia já não é orgulhosa, e não está muito longe. Com os esforços concertados da indústria das telecomunicações, está cada vez mais cheio de fogos de artifício.
Horário da postagem: 19 de dezembro de 2022