Na tem svetovnem prvenstvu je »pametni sodnik« eden največjih vrhuncev. SAOT združuje podatke o stadionu, pravila igre in umetno inteligenco za samodejno hitro in natančno presojanje o prepovedanem položaju.
Medtem ko so tisoči oboževalcev navijali ali se pritoževali nad ponovitvami 3D-animacije, so moje misli sledile omrežnim kablom in optičnim vlaknom za televizorjem do komunikacijskega omrežja.
Da bi oboževalcem zagotovili bolj gladko in jasnejšo izkušnjo gledanja, se v komunikacijskem omrežju odvija tudi inteligentna revolucija, podobna SAOT.
Leta 2025 bo L4 uresničen
Pravilo o prepovedanem položaju je zapleteno in sodniku je zelo težko v trenutku sprejeti natančno odločitev glede na kompleksne in spremenljive razmere na igrišču. Zato se na nogometnih tekmah pogosto pojavljajo kontroverzne odločitve o prepovedanem položaju.
Podobno so komunikacijska omrežja izjemno kompleksni sistemi, zanašanje na človeške metode za analizo, presojo, popravilo in optimizacijo omrežij v zadnjih nekaj desetletjih pa je tako virsko intenzivno kot nagnjeno k človeškim napakam.
Še težje pa je, da so v dobi digitalnega gospodarstva, ko je komunikacijsko omrežje postalo osnova za digitalno preobrazbo tisočih linij in podjetij, poslovne potrebe postale bolj raznolike in dinamične, stabilnost, zanesljivost in agilnost omrežja pa morajo biti višje, tradicionalni način delovanja človeškega dela in vzdrževanja pa je težje vzdrževati.
Napačna presoja v ofsajdu lahko vpliva na izid celotne igre, toda za komunikacijsko omrežje lahko »napačna presoja« povzroči, da operater izgubi hitro spreminjajočo se tržno priložnost, prisili proizvodnjo podjetij k prekinitvi in celo vpliva na celoten proces družbenega in gospodarskega razvoja.
Ni izbire. Omrežje mora biti avtomatizirano in inteligentno. V tem kontekstu so vodilni svetovni operaterji zatrobili za samointeligentna omrežja. Glede na tristransko poročilo je 91 % svetovnih operaterjev v svoje strateško načrtovanje vključilo samointeligentna omrežja, več kot 10 vodilnih operaterjev pa je napovedalo svoj cilj, da do leta 2025 dosežejo raven L4.
Med njimi je China Mobile v ospredju te spremembe. Leta 2021 je China Mobile objavil belo knjigo o samointeligentnem omrežju, v kateri je prvič v panogi predlagal kvantitativni cilj doseganja samointeligentnega omrežja stopnje L4 do leta 2025, pri čemer je predlagal izgradnjo zmogljivosti delovanja in vzdrževanja omrežja »samokonfiguracije, samopopravila in samooptimizacije« navznoter ter ustvarjanje uporabniške izkušnje »brez čakanja, brez napak in brez stika« navzven.
Internetna samointeligenca, podobna »pametnemu sodniku«
SAOT sestavljajo kamere, senzorji v žogi in sistemi umetne inteligence. Kamere in senzorji v žogi zbirajo podatke v realnem času, sistem umetne inteligence pa jih analizira v realnem času in natančno izračuna položaj. Sistem umetne inteligence vnese tudi pravila igre, da samodejno dosodi prepovedano stanje v skladu s pravili.
Med avtointelektualizacijo omrežja in implementacijo SAOT obstaja nekaj podobnosti:
Prvič, omrežje in zaznavanje bi morala biti globoko integrirana, da bi celovito in v realnem času zbirala omrežne vire, konfiguracijo, stanje storitev, napake, dnevnike in druge informacije, ki bi zagotavljale bogate podatke za učenje in sklepanje umetne inteligence. To je skladno z zbiranjem podatkov s kamer in senzorjev znotraj krogle s strani SAOT.
Drugič, za dokončanje avtomatske analize, odločanja in izvedbe je treba v sistem umetne inteligence na enoten način vnesti veliko ročnih izkušenj z odstranjevanjem in optimizacijo ovir, priročnikov za uporabo in vzdrževanje, specifikacij in drugih informacij. To je kot da bi samodejni avtomatizirani ...
Poleg tega, ker je komunikacijsko omrežje sestavljeno iz več domen, je na primer odpiranje, blokiranje in optimizacija katere koli mobilne storitve mogoče izvesti le s sodelovanjem več poddomen, kot so omrežje brezžičnega dostopa, prenosno omrežje in jedrno omrežje, omrežna samointeligenca pa prav tako potrebuje »sodelovanje med domenami«. To je podobno dejstvu, da mora SAOT zbirati video in senzorske podatke iz več dimenzij, da lahko sprejema natančnejše odločitve.
Vendar je komunikacijsko omrežje veliko bolj kompleksno kot okolje nogometnega igrišča, poslovni scenarij pa ni ena sama "kazna za prepovedano stanje", temveč izjemno raznolik in dinamičen. Poleg zgornjih treh podobnosti je treba pri prehodu omrežja na avtointeligenco višjega reda upoštevati še naslednje dejavnike:
Najprej je treba oblak, omrežje in naprave NE integrirati z umetno inteligenco. Oblak zbira ogromne količine podatkov po celotni domeni, neprekinjeno izvaja učenje in generiranje modelov umetne inteligence ter dostavlja modele umetne inteligence omrežni plasti in napravam NE; omrežna plast ima srednjo sposobnost učenja in sklepanja, kar lahko doseže avtomatizacijo v zaprti zanki v eni domeni. NE lahko analizira in sprejema odločitve blizu virov podatkov, kar zagotavlja odpravljanje težav v realnem času in optimizacijo storitev.
Drugič, enotni standardi in industrijska koordinacija. Samointeligentno omrežje je kompleksen sistemski inženiring, ki vključuje veliko opreme, upravljanja omrežja in programske opreme ter številne dobavitelje, zaradi česar je težko vzpostaviti povezovanje, komunikacijo med domenami in druge težave. Medtem številne organizacije, kot so TM Forum, 3GPP, ITU in CCSA, spodbujajo standarde samointeligentnih omrežij, pri oblikovanju standardov pa obstaja določen problem razdrobljenosti. Pomembno je tudi, da industrije sodelujejo pri vzpostavitvi enotnih in odprtih standardov, kot so arhitektura, vmesnik in sistem ocenjevanja.
Tretjič, preobrazba talentov. Samointeligentno omrežje ni le tehnološka sprememba, temveč tudi sprememba talentov, kulture in organizacijske strukture, kar zahteva preoblikovanje operativnih in vzdrževalnih del iz "omrežno usmerjenih" v "poslovno usmerjena", preoblikovanje operativnega in vzdrževalnega osebja iz kulture strojne opreme v kulturo programske opreme in iz ponavljajočega se dela v ustvarjalno delo.
L3 je na poti
Kje je danes omrežje Autointelligence? Kako blizu smo L4? Odgovor lahko najdemo v treh primerih pristanka, ki jih je predstavil Lu Hongju, predsednik Huawei Public Development, v svojem govoru na konferenci China Mobile Global Partner Conference 2022.
Vsi vzdrževalci omrežij vedo, da je domače omrežje največja težava pri delovanju in vzdrževanju operaterja, morda nihče. Sestavljeno je iz domačega omrežja, omrežja ODN, nosilnega omrežja in drugih domen. Omrežje je kompleksno in vsebuje veliko pasivnih neumnih naprav. Vedno se pojavljajo težave, kot so neobčutljivo zaznavanje storitev, počasen odziv in težko odpravljanje težav.
Glede na te težave je China Mobile sodeloval s Huaweijem v provincah Henan, Guangdong, Zhejiang in drugih. Pri izboljšanju širokopasovnih storitev je s sodelovanjem inteligentne strojne opreme in centrov za kakovost dosegel natančno zaznavanje uporabniške izkušnje in natančno lociranje težav s slabo kakovostjo. Stopnja izboljšanja uporabnikov slabe kakovosti se je povečala na 83 %, stopnja uspešnosti trženja FTTR, Gigabit in drugih podjetij pa se je povečala s 3 % na 10 %. Pri odstranjevanju ovir v optičnem omrežju se inteligentno prepoznavanje skritih nevarnosti vzdolž iste poti doseže z ekstrakcijo informacij o karakteristikah razpršitve optičnih vlaken in modelom umetne inteligence z natančnostjo 97 %.
V kontekstu zelenega in učinkovitega razvoja je varčevanje z energijo v omrežjih glavna usmeritev trenutnih operaterjev. Vendar pa zaradi kompleksne strukture brezžičnega omrežja, prekrivanja in navzkrižnega pokrivanja večfrekvenčnih pasov in večstandardov poslovanje z mobilnimi telefoni v različnih scenarijih sčasoma močno niha. Zato se ni mogoče zanašati na umetne metode za natančno varčevanje z energijo.
Kljub izzivom sta strani v provincah Anhui, Yunnan, Henan in drugih sodelovali na ravni upravljanja omrežja in na ravni omrežnih elementov, da bi zmanjšali povprečno porabo energije posamezne postaje za 10 %, ne da bi to vplivalo na delovanje omrežja in uporabniško izkušnjo. Plast upravljanja omrežja oblikuje in izvaja strategije varčevanja z energijo na podlagi večdimenzionalnih podatkov celotnega omrežja. Plast NE v realnem času zaznava in napoveduje poslovne spremembe v celici ter natančno izvaja strategije varčevanja z energijo, kot sta izklop nosilca in simbola.
Iz zgornjih primerov ni težko videti, da komunikacijsko omrežje, tako kot »inteligentni sodnik« na nogometni tekmi, postopoma uresničuje samointeligentizacijo iz specifičnih prizorov in posameznih avtonomnih regij s pomočjo »fuzije zaznav«, »možganov umetne inteligence« in »večdimenzionalnega sodelovanja«, tako da pot do napredne samointeligentizacije omrežja postaja vse bolj jasna.
Po podatkih TM Foruma lahko samointeligentna omrežja L3 »zaznavajo spremembe v okolju v realnem času ter se samooptimizirajo in samoprilagajajo znotraj specifičnih omrežnih posebnosti«, medtem ko L4 »omogoča napovedno ali aktivno upravljanje zaprte zanke poslovnih in na uporabniško usmerjenih omrežij v bolj kompleksnih okoljih v več omrežnih domenah«. Očitno se samointeligentno omrežje trenutno približuje ali dosega raven L3.
Vsa tri kolesa so bila usmerjena proti L4
Kako torej pospešimo avtointelektualno omrežje do L4? Lu Hongjiu je dejal, da Huawei pomaga China Mobile doseči svoj cilj L4 do leta 2025 s tristranskim pristopom avtonomije ene domene, meddomenskega sodelovanja in industrijskega sodelovanja.
Kar zadeva avtonomijo ene domene, so naprave NE najprej integrirane z zaznavanjem in računalništvom. Po eni strani so uvedene inovativne tehnologije, kot so optična šarenica in naprave za zaznavanje v realnem času, za uresničitev pasivnega zaznavanja na milisekundni ravni. Po drugi strani pa so za uresničitev inteligentnih naprav NE integrirane tehnologije računalništva z nizko porabo energije in pretočnega računalništva.
Drugič, omrežna nadzorna plast z umetno inteligenco se lahko kombinira z inteligentnimi omrežnimi elementi za uresničitev zaprte zanke zaznavanja, analize, odločanja in izvajanja, s čimer se doseže avtonomna zaprta zanka samokonfiguracije, samopopravljanja in samooptimizacije, usmerjena v delovanje omrežja, odpravljanje napak in optimizacijo omrežja v eni sami domeni.
Poleg tega plast za upravljanje omrežja zagotavlja odprt vmesnik proti severu do plasti za upravljanje storitev višje plasti, kar olajša sodelovanje med domenami in varnost storitev.
Kar zadeva meddomensko sodelovanje, Huawei poudarja celovito uresničitev razvoja platforme, optimizacijo poslovnih procesov in preobrazbo osebja.
Platforma se je iz sistema za podporo dimnim plinom razvila v samointeligentno platformo, ki združuje globalne podatke in strokovne izkušnje. Poslovni procesi so se iz preteklosti, usmerjeni v omrežje in delovne naloge, preoblikovali v procese, usmerjene v izkušnje in brez stika. Kar zadeva preobrazbo osebja, se je z izgradnjo sistema za razvoj z nizko kodo in atomsko enkapsulacijo zmogljivosti delovanja in vzdrževanja ter omrežnih zmogljivosti znižal prag preobrazbe osebja CT v digitalno inteligenco, ekipi za upravljanje in vzdrževanje pa je pomagala preobrazba v sestavljene talente DICT.
Poleg tega Huawei spodbuja sodelovanje več standardizacijskih organizacij za doseganje enotnih standardov za samointeligentno omrežno arhitekturo, vmesnik, klasifikacijo, vrednotenje in druge vidike. Spodbuja blaginjo industrijske ekologije z izmenjavo praktičnih izkušenj, spodbujanjem tristranskega vrednotenja in certificiranja ter gradnjo industrijskih platform; ter sodeluje s podverigo pametnega delovanja in vzdrževanja China Mobile, da bi skupaj uredili in obravnavali korensko tehnologijo ter zagotovili njeno neodvisnost in nadzor.
Glede na ključne elemente zgoraj omenjenega samointeligentnega omrežja ima po avtorjevem mnenju »trojka« Huaweija strukturo, tehnologijo, sodelovanje, standarde, talente, celovito pokritost in natančno silo, ki se jih je vredno veseliti.
Samointeligentno omrežje je najboljša želja telekomunikacijske industrije, znano kot »poezija telekomunikacijske industrije in razdalje«. Zaradi ogromnega in kompleksnega komunikacijskega omrežja in poslovanja je bilo označeno tudi kot »dolga pot« in »polna izzivov«. Toda sodeč po teh primerih pristanka in sposobnosti trojke, da ga vzdržuje, lahko vidimo, da poezija ni več ponosna in ni preveč oddaljena. Z usklajenimi prizadevanji telekomunikacijske industrije je vse bolj polna ognjemeta.
Čas objave: 19. dec. 2022