En este Mundial, el "árbitro inteligente" es uno de los aspectos más destacados. SAOT integra datos del estadio, reglas del juego e inteligencia artificial para tomar decisiones rápidas y precisas automáticamente en situaciones de fuera de juego.
Mientras miles de aficionados aplaudían o se lamentaban de las repeticiones animadas en 3D, mis pensamientos seguían los cables de red y las fibras ópticas que había detrás del televisor hasta la red de comunicaciones.
Para garantizar una experiencia visual más fluida y nítida para los aficionados, también se está llevando a cabo una revolución inteligente similar a la de SAOT en la red de comunicaciones.
En 2025, se hará realidad el nivel 4.
La regla del fuera de juego es compleja, y resulta muy difícil para el árbitro tomar una decisión precisa en un instante, dadas las condiciones complejas y cambiantes del terreno de juego. Por lo tanto, las decisiones controvertidas de fuera de juego son frecuentes en los partidos de fútbol.
Del mismo modo, las redes de comunicaciones son sistemas extremadamente complejos, y depender de métodos humanos para analizar, evaluar, reparar y optimizar las redes durante las últimas décadas ha sido un proceso que consume muchos recursos y es propenso a errores humanos.
Lo más difícil es que, en la era de la economía digital, a medida que la red de comunicaciones se ha convertido en la base para la transformación digital de miles de líneas y empresas, las necesidades empresariales se han vuelto más diversas y dinámicas, y se requiere una mayor estabilidad, fiabilidad y agilidad de la red, lo que dificulta el mantenimiento del modo de operación tradicional basado en el trabajo humano y el mantenimiento.
Un error de cálculo en un fuera de juego puede afectar el resultado de todo el partido, pero para la red de comunicaciones, un "error de cálculo" puede hacer que el operador pierda una oportunidad de mercado en constante cambio, obligar a interrumpir la producción de las empresas e incluso afectar todo el proceso de desarrollo socioeconómico.
No hay alternativa. La red debe ser automatizada e inteligente. En este contexto, los principales operadores mundiales han dado el pistoletazo de salida a las redes autointeligentes. Según el informe tripartito, el 91 % de los operadores globales han incluido las redes autointeligentes en su planificación estratégica, y más de 10 operadores líderes han anunciado su objetivo de alcanzar el nivel 4 para 2025.
Entre ellas, China Mobile está a la vanguardia de este cambio. En 2021, China Mobile publicó un libro blanco sobre redes autointeligentes, proponiendo por primera vez en el sector el objetivo cuantitativo de alcanzar el nivel L4 de red autointeligente en 2025, y proponiendo desarrollar internamente la capacidad de operación y mantenimiento de la red de "autoconfiguración, autorreparación y autooptimización", y crear externamente una experiencia de cliente de "cero esperas, cero fallos y cero contacto".
Inteligencia artificial en Internet similar a la de un "árbitro inteligente".
SAOT se compone de cámaras, sensores integrados en el balón y sistemas de IA. Las cámaras y los sensores recogen los datos en tiempo real, mientras que el sistema de IA los analiza y calcula con precisión la posición. Además, el sistema de IA incorpora las reglas del juego para detectar automáticamente los fueras de juego.
Existen algunas similitudes entre la autointelectualización de redes y la implementación de SAOT:
En primer lugar, la red y la percepción deben integrarse profundamente para recopilar de forma exhaustiva y en tiempo real los recursos de red, la configuración, el estado del servicio, los fallos, los registros y otra información, con el fin de proporcionar datos valiosos para el entrenamiento y el razonamiento de la IA. Esto concuerda con la recopilación de datos de las cámaras y los sensores dentro de la esfera por parte de SAOT.
En segundo lugar, es necesario incorporar al sistema de IA, de forma unificada, una gran cantidad de experiencia manual en la eliminación y optimización de obstáculos, manuales de operación y mantenimiento, especificaciones y demás información, para completar el análisis, la toma de decisiones y la ejecución automáticos. Es como si el SAOT introdujera la regla del fuera de juego en el sistema de IA.
Además, dado que la red de comunicación se compone de múltiples dominios, por ejemplo, la apertura, el bloqueo y la optimización de cualquier servicio móvil solo pueden completarse mediante la colaboración integral de múltiples subdominios, como la red de acceso inalámbrico, la red de transmisión y la red central. La auto-inteligencia de la red también requiere esta colaboración multidominio. Esto es similar a la necesidad que tiene SAOT de recopilar datos de vídeo y sensores de múltiples dimensiones para tomar decisiones más precisas.
Sin embargo, la red de comunicación es mucho más compleja que el entorno de un campo de fútbol, y el escenario empresarial no se reduce a una simple penalización por fuera de juego, sino que es extremadamente diverso y dinámico. Además de las tres similitudes mencionadas, se deben tener en cuenta los siguientes factores cuando la red avanza hacia una autointeligencia de orden superior:
En primer lugar, es necesario integrar la nube, la red y los dispositivos NE con la IA. La nube recopila grandes volúmenes de datos en todo el dominio, realiza continuamente entrenamientos de IA y generación de modelos, y los entrega a la capa de red y a los dispositivos NE. La capa de red posee una capacidad de entrenamiento y razonamiento intermedia, lo que permite la automatización en bucle cerrado dentro de un mismo dominio. Los dispositivos NE pueden analizar y tomar decisiones cerca de las fuentes de datos, lo que garantiza la resolución de problemas en tiempo real y la optimización del servicio.
En segundo lugar, la unificación de estándares y la coordinación industrial. Las redes inteligentes son sistemas complejos que involucran numerosos equipos, gestión de red y software, así como muchos proveedores, lo que dificulta la interconexión, la comunicación entre dominios y otros aspectos. Si bien diversas organizaciones, como TM Forum, 3GPP, ITU y CCSA, promueven estándares para redes inteligentes, existe cierta fragmentación en su formulación. Por ello, es fundamental que las industrias colaboren para establecer estándares unificados y abiertos en cuanto a arquitectura, interfaz y sistema de evaluación.
En tercer lugar, la transformación del talento. La red autointeligente no es solo un cambio tecnológico, sino también un cambio de talento, cultura y estructura organizativa, que requiere que el trabajo de operación y mantenimiento pase de estar "centrado en la red" a estar "centrado en el negocio", que el personal de operación y mantenimiento pase de una cultura de hardware a una cultura de software, y de un trabajo repetitivo a un trabajo creativo.
L3 está en camino
¿En qué punto se encuentra hoy la red de Autointeligencia? ¿Qué tan cerca estamos de la capa 4? La respuesta podría encontrarse en tres casos prácticos presentados por Lu Hongju, presidente de Desarrollo Público de Huawei, en su discurso en la Conferencia Global de Socios de China Mobile 2022.
Todos los ingenieros de mantenimiento de redes saben que la red doméstica es el mayor quebradero de cabeza para las operaciones de operación y mantenimiento de los operadores, quizás nadie. Está compuesta por la red doméstica, la red ODN, la red portadora y otros dominios. La red es compleja y cuenta con numerosos dispositivos pasivos. Siempre surgen problemas como una percepción de servicio deficiente, una respuesta lenta y dificultades para la resolución de problemas.
Ante estos problemas, China Mobile ha colaborado con Huawei en Henan, Guangdong, Zhejiang y otras provincias. En cuanto a la mejora de los servicios de banda ancha, gracias a la colaboración entre hardware inteligente y un centro de calidad, se ha logrado una percepción precisa de la experiencia del usuario y una localización precisa de los problemas de baja calidad. La tasa de mejora de los usuarios con baja calidad ha aumentado al 83%, y la tasa de éxito de marketing de FTTR, Gigabit y otros servicios ha pasado del 3% al 10%. En lo que respecta a la eliminación de obstáculos en la red óptica, se ha logrado la identificación inteligente de peligros ocultos a lo largo de la misma ruta mediante la extracción de información sobre las características de dispersión de la fibra óptica y un modelo de IA, con una precisión del 97%.
En el contexto del desarrollo sostenible y eficiente, el ahorro energético de la red es la principal prioridad de los operadores actuales. Sin embargo, debido a la compleja estructura de la red inalámbrica, la superposición y la cobertura cruzada de múltiples bandas de frecuencia y estándares, el rendimiento de las celdas fluctúa considerablemente con el tiempo en diferentes escenarios. Por lo tanto, resulta imposible depender de métodos artificiales para un apagado preciso que permita ahorrar energía.
Ante los desafíos, ambas partes colaboraron en Anhui, Yunnan, Henan y otras provincias, tanto en la capa de gestión de red como en la capa de elementos de red, para reducir el consumo energético promedio de una estación individual en un 10 % sin afectar el rendimiento de la red ni la experiencia del usuario. La capa de gestión de red formula y ofrece estrategias de ahorro energético basadas en los datos multidimensionales de toda la red. La capa de elementos de red detecta y predice los cambios en la actividad de la celda en tiempo real e implementa con precisión estrategias de ahorro energético, como el apagado de portadoras y símbolos.
A partir de los casos anteriores, resulta evidente que, al igual que el "árbitro inteligente" en un partido de fútbol, la red de comunicación está logrando gradualmente la auto-inteligencia a partir de escenas específicas y regiones autónomas individuales mediante la "fusión de percepciones", el "cerebro de IA" y la "colaboración multidimensional", de modo que el camino hacia la auto-inteligencia avanzada de la red se vuelve cada vez más claro.
Según TM Forum, las redes autointeligentes de nivel 3 "pueden detectar cambios en el entorno en tiempo real y autooptimizarse y autoajustarse dentro de especialidades de red específicas", mientras que el nivel 4 "permite la gestión predictiva o activa de bucle cerrado de redes orientadas al negocio y a la experiencia del cliente en entornos más complejos y a través de múltiples dominios de red". Evidentemente, la red autointeligente se está acercando o alcanzando el nivel 3 en la actualidad.
Las tres ruedas se dirigen a L4
¿Cómo aceleramos la red autointeligente hasta la capa 4? Lu Hongjiu afirmó que Huawei está ayudando a China Mobile a alcanzar su objetivo de capa 4 para 2025 mediante un enfoque triple de autonomía de dominio único, colaboración entre dominios y cooperación industrial.
En lo que respecta a la autonomía de dominio único, en primer lugar, los dispositivos NE se integran con la percepción y la computación. Por un lado, se introducen tecnologías innovadoras como el iris óptico y los dispositivos de detección en tiempo real para lograr una percepción pasiva y a nivel de milisegundos. Por otro lado, se integran tecnologías de computación de bajo consumo y de procesamiento de flujos de datos para lograr dispositivos NE inteligentes.
En segundo lugar, la capa de control de red con inteligencia artificial puede combinarse con dispositivos de elementos de red inteligentes para lograr un ciclo cerrado de percepción, análisis, toma de decisiones y ejecución, con el fin de lograr un ciclo cerrado autónomo de autoconfiguración, autorreparación y autooptimización orientado a la operación de la red, el manejo de fallas y la optimización de la red en un solo dominio.
Además, la capa de gestión de red proporciona una interfaz abierta de enlace ascendente con la capa superior de gestión de servicios para facilitar la colaboración entre dominios y la seguridad del servicio.
En lo que respecta a la colaboración interdisciplinaria, Huawei hace hincapié en la consecución integral de la evolución de la plataforma, la optimización de los procesos de negocio y la transformación del personal.
La plataforma ha evolucionado desde un sistema de soporte obsoleto hasta una plataforma autointeligente que integra datos globales y experiencia experta. Los procesos de negocio, que antes estaban orientados a la red y basados en órdenes de trabajo, se transformaron hacia procesos orientados a la experiencia y sin contacto. En cuanto a la transformación del personal, mediante la creación de un sistema de desarrollo de bajo código y la encapsulación atómica de las capacidades de operación y mantenimiento y de red, se redujo el umbral de la transformación del personal de CT hacia la inteligencia digital, y se ayudó al equipo de operación y mantenimiento a transformarse en talentos compuestos de DICT.
Además, Huawei promueve la colaboración de múltiples organizaciones de estandarización para lograr estándares unificados para la arquitectura, la interfaz, la clasificación, la evaluación y otros aspectos de las redes inteligentes. Asimismo, impulsa el desarrollo del ecosistema industrial mediante el intercambio de experiencias prácticas, la promoción de la evaluación y certificación tripartitas y la creación de plataformas industriales. Además, colabora con la subcadena de operación y mantenimiento inteligente de China Mobile para identificar y abordar conjuntamente la tecnología raíz y garantizar su independencia y control.
Según los elementos clave de la red autointeligente mencionados anteriormente, en opinión del autor, la "troika" de Huawei cuenta con la estructura, la tecnología, la cooperación, los estándares, el talento, la cobertura integral y la fuerza precisa que merecen ser tenidos en cuenta.
La red autointeligente es el mayor anhelo de la industria de las telecomunicaciones, conocida como la "poesía y la distancia" de la industria. También se la ha calificado de "largo camino" y "lleno de desafíos" debido a la inmensidad y complejidad de la red y el negocio de las comunicaciones. Pero a juzgar por estos casos de éxito y la capacidad de la troika para mantenerla, podemos ver que la poesía ya no es una utopía, y que no está tan lejos. Con los esfuerzos conjuntos de la industria de las telecomunicaciones, se vislumbra un futuro prometedor.
Fecha de publicación: 19 de diciembre de 2022