このワールドカップである「スマートレフリー」は、最大のハイライトの1つです。 SAOTはスタジアムデータ、ゲームルール、AIを統合して、オフサイドの状況で迅速かつ正確な判断を自動的に行う
何千人ものファンが3Dアニメーションのリプレイを応援または嘆きましたが、私の考えはテレビの後ろのネットワークケーブルと光ファイバーに従いました。
ファンにとってよりスムーズでより明確な視聴体験を確保するために、SAOTに似たインテリジェントな革命も通信ネットワークで進行中です。
2025年には、L4が実現します
オフサイドルールは複雑であり、審判がフィールドの複雑で変更可能な条件を考慮して、すぐに正確な決定を下すことは非常に困難です。したがって、物議を醸すオフサイドの決定は、フットボールの試合に頻繁に現れます。
同様に、通信ネットワークは非常に複雑なシステムであり、過去数十年にわたってネットワークを分析、判断、修復、最適化するための人間の方法に依存することは、リソース集約型であり、人為的誤りを起こしやすくなります。
さらに困難なのは、デジタル経済の時代において、通信ネットワークが数千のラインとビジネスのデジタル変革の基盤となっているため、ビジネスのニーズがより多様化し、動的になり、ネットワークの安定性、信頼性、俊敏性が高くなる必要があり、人間の労働と維持の従来の動作モードはより困難です。
オフサイドの誤判断はゲーム全体の結果に影響を与える可能性がありますが、通信ネットワークの場合、「誤判断」により、オペレーターは急速に変化する市場機会を失い、企業の生産を中断し、社会的および経済発展のプロセス全体に影響を与える可能性があります。
選択肢はありません。ネットワークは自動化され、インテリジェントでなければなりません。これに関連して、世界の主要なオペレーターは、自己intelligentネットワークの角を鳴らしました。 Tripartiteのレポートによると、グローバルオペレーターの91％が戦略的計画に自己販売ネットワークを含めており、10人以上のヘッドオペレーターが2025年までにL4を達成するという目標を発表しました。
その中でも、中国のモバイルはこの変化の先駆的です。 2021年、China Mobileは自己intelligentネットワークに関するホワイトペーパーをリリースし、2025年にレベルL4の自己総合ネットワークに到達するという定量的な目標を業界で初めて提案し、「自己構成、自己修復、自己最適化」のネットワーク運用とメンテナンス能力を構築し、「ゼロ待ち時間、ゼロ障害、ゼロのコンタクト」の顧客体験を作成することを提案します。
「スマートレフェリー」に似たインターネットの自己intelligence
SAOTは、カメラ、ボールインセンサー、AIシステムで構成されています。ボール内のカメラとセンサーは、データを完全なリアルタイムで収集し、AIシステムはデータをリアルタイムで分析し、位置を正確に計算します。また、AIシステムは、ゲームのルールを注入して、ルールに従ってオフサイドコールを自動的に行います。
ネットワークの自動解釈とSAOTの実装には、いくつかの類似点があります。
第一に、ネットワークと認識は、ネットワークリソース、構成、サービスステータス、障害、ログ、その他の情報を包括的かつリアルタイムで収集するために、AIトレーニングと推論の豊富なデータを提供するために深く統合する必要があります。これは、ボール内のカメラとセンサーからデータを収集するSAOTと一致しています。
第二に、自動分析、意思決定、実行を完了するには、障害物の除去と最適化、操作およびメンテナンスマニュアル、仕様、その他の情報にAIシステムに大量の手動エクスペリエンスを入力する必要があります。それは、SAOTがオフサイドルールをAIシステムに供給するようなものです。
さらに、通信ネットワークは複数のドメインで構成されているため、たとえば、モバイルサービスの開口部、ブロッキング、および最適化は、ワイヤレスアクセスネットワーク、トランスミッションネットワーク、コアネットワークなどの複数のサブドメインのエンドツーエンドのコラボレーションによってのみ完了し、ネットワークの自己知性も「マルチドメインコラボレーション」を必要とします。これは、SAOTがより正確な決定を下すために、複数の次元からビデオとセンサーのデータを収集する必要があるという事実に似ています。
ただし、コミュニケーションネットワークはサッカー場の環境よりもはるかに複雑であり、ビジネスシナリオは単一の「オフサイドペナルティ」ではなく、非常に多様化し、ダイナミックです。上記の3つの類似点に加えて、ネットワークがより高次の自己貸し出しに移行する場合、次の要因を考慮する必要があります。
まず、クラウド、ネットワーク、およびNEデバイスをAIと統合する必要があります。クラウドは、ドメイン全体に大きなデータを収集し、AIトレーニングとモデル生成を継続的に実行し、AIモデルをネットワークレイヤーとNEデバイスに配信します。ネットワークレイヤーには中程度のトレーニングと推論能力があり、単一のドメインで閉ループの自動化を実現できます。 NESは、データソースに近づいて決定を分析して決定し、リアルタイムのトラブルシューティングとサービスの最適化を保証できます。
第二に、統一された基準と産業調整。自己intelligentネットワークは、多くの機器、ネットワーク管理、ソフトウェア、および多くのサプライヤーを含む複雑なシステムエンジニアリングであり、ドッキング、クロスドメイン通信、その他の問題をインターフェースすることは困難です。一方、TMフォーラム、3GPP、ITU、CCSAなどの多くの組織は、自己綿密なネットワーク標準を促進しており、標準の策定には特定の断片化の問題があります。また、業界が協力して、アーキテクチャ、インターフェース、評価システムなどの統一されたオープンな基準を確立することも重要です。
第三に、才能の変革。自己intelligentネットワークは、技術的な変化であるだけでなく、才能、文化、組織構造の変化でもあり、「ネットワーク中心」から「ビジネス中心」、運用およびメンテナンス担当者に、ハードウェア文化からソフトウェア文化へ、および繰り返し労働から創造的労働への変革を行う必要があります。
L3が進行中です
今日のAutointelligence Networkはどこにありますか？ L4により近いですか？答えは、中国モバイルグローバルパートナー会議2022でのスピーチで、Huawei Public Developmentの社長であるLungjuが導入した3つの着陸ケースに記載されています。
ネットワークメンテナンスエンジニアは皆、ホームワイドネットワークがオペレーターの操作およびメンテナンス運用作業の最大の問題点であり、おそらく誰もいないことを知っています。ホームネットワーク、ODNネットワーク、ベアラーネットワーク、その他のドメインで構成されています。ネットワークは複雑で、多くのパッシブダムデバイスがあります。鈍感なサービス認識、ゆっくりとした応答、困難なトラブルシューティングなど、常に問題があります。
これらの問題点を考慮して、チャイナモバイルは河南、広東、Z江、その他の州のHuaweiと協力しています。インテリジェントハードウェアと品質センターのコラボレーションに基づいて、ブロードバンドサービスの改善という点では、ユーザーエクスペリエンスの正確な認識と、質の悪い問題の正確な位置付けを実現しています。質の低いユーザーの改善率は83％に増加し、FTTR、ギガビット、およびその他のビジネスのマーケティング成功率は3％から10％に増加しました。光ネットワーク障害物の除去に関しては、同じルートに沿った隠れた危険のインテリジェントな識別は、光ファイバー散乱特性情報とAIモデルを抽出し、97％の精度で実現します。
グリーンで効率的な開発のコンテキストでは、ネットワークエネルギー節約は現在のオペレーターの主な方向です。ただし、複雑なワイヤレスネットワーク構造、多頻度バンドと多標準の重複とクロスカバーにより、さまざまなシナリオのセルビジネスは時間とともに大きく変動します。したがって、正確な省エネの閉鎖のために人工的な方法に頼ることは不可能です。
課題に直面して、双方は、ネットワーク管理層のアンフイ、雲南、河南、および他の州で協力して、ネットワークのパフォーマンスとユーザーエクスペリエンスに影響を与えることなく、単一ステーションの平均エネルギー消費を10％減らすためにネットワーク要素層に協力しました。ネットワーク管理層は、ネットワーク全体の多次元データに基づいて、省エネ戦略を策定および実現します。 NE層は、セルのビジネスの変化をリアルタイムで感知および予測し、キャリアやシンボルのシャットダウンなどの省エネ戦略を正確に実装します。
上記のケースから、フットボールの試合の「インテリジェントレフェリー」と同じように、コミュニケーションネットワークは、特定のシーンと「認識融合」、「AI脳」、「多次元コラボレーション」を通じて、単一の自律的な地域からの自己intelligentificationを徐々に実現しているため、ネットワークの高度な自己intelligentificationへの道がますます明確になります。
TMフォーラムによると、L3の自己intelligentネットワークは「環境の変化をリアルタイムで感知し、特定のネットワーク専門分野で自己最適化および自己調整することができます」。明らかに、自動販売ネットワークは現在、レベルL3に近づいているか、達成しています。
3つのホイールすべてがL4に向かいました
では、自己融合ネットワークをL4に加速するにはどうすればよいですか？ Lu Hongjiuは、Huaweiが単一ドメインの自律性、クロスドメインコラボレーション、産業協力の3方向アプローチを通じて、2025年までに中国のモバイルがL4の目標を達成するのを支援していると述べました。
単一ドメインの自律性の側面では、まず、NEデバイスは知覚とコンピューティングと統合されます。一方では、光学虹彩やリアルタイムセンシングデバイスなどの革新的な技術が導入され、受動的およびミリ秒レベルの知覚を実現します。一方、低電力コンピューティングおよびストリームコンピューティングテクノロジーは、インテリジェントNEデバイスを実現するために統合されています。
第二に、AI脳を備えたネットワーク制御レイヤーは、インテリジェントネットワーク要素デバイスと組み合わせて、認識、分析、意思決定、実行の閉ループを実現し、自己構成、自己修復、自己修復、および単一のドメインでの断層処理、ネットワークの最適化に向けられた自律的な閉ループを実現することができます。
さらに、ネットワーク管理層は、クロスドメインのコラボレーションとサービスセキュリティを促進するために、上層層サービス管理層へのオープンな北行きのインターフェイスを提供します。
クロスドメインのコラボレーションの観点から、Huaweiは、プラットフォームの進化、ビジネスプロセスの最適化、人員変革の包括的な実現を強調しています。
このプラットフォームは、スモークスタックサポートシステムから、グローバルなデータと専門家の経験を統合する自己綿密なプラットフォームに進化しました。過去からネットワークに向けられたビジネスプロセス、ワークオーダー駆動型プロセス、指向のゼロ連絡先プロセスの変換を経験するためのビジネスプロセス。人員の変革の観点から、低コード開発システムを構築し、運用およびメンテナンス能力とネットワーク機能の原子カプセル化により、CT担当者のデジタルインテリジェンスへの変換のしきい値が低下し、運用とメンテナンスチームが複合才能を決定するために変革を支援しました。
さらに、Huaweiは、複数の標準組織のコラボレーションを促進し、自己綿密なネットワークアーキテクチャ、インターフェース、分類、評価、その他の側面の統一された基準を達成しています。実務経験を共有し、三者の評価と認証を促進し、産業プラットフォームを構築することにより、産業生態学の繁栄を促進します。また、中国のモバイルスマートオペレーションとメンテナンスサブチェーンと協力して、ルートテクノロジーを整理して取り組み、ルートテクノロジーが独立して制御可能であることを確認します。
著者の意見では、著者の意見では、Huaweiの「Troika」には、構造、技術、協力、基準、才能、包括的な報道、正確な力があり、楽しみにしています。
セルフインテリジェントネットワークは、「通信業界の詩と距離」として知られる電気通信業界の最善の願いです。また、巨大で複雑なコミュニケーションネットワークとビジネスのために、「長い道」と「課題に満ちている」とラベル付けされています。しかし、これらの着陸ケースとそれを維持するトロイカの能力から判断すると、詩はもはや誇りに思っておらず、それほど遠くないことがわかります。電気通信業界の協調的な努力により、それはますます花火でいっぱいになっています。
投稿時間：19-2022年12月