En esta Copa del Mundo, el “árbitro inteligente” es uno de los aspectos más destacados. SAOT integra datos del estadio, reglas de juego e inteligencia artificial para emitir juicios rápidos y precisos automáticamente en situaciones de fuera de juego.
Mientras miles de fanáticos aplaudían o lamentaban las repeticiones de animación en 3-D, mis pensamientos seguían los cables de red y las fibras ópticas detrás del televisor hasta la red de comunicaciones.
Para garantizar una experiencia visual más fluida y clara para los fanáticos, también se está llevando a cabo una revolución inteligente similar a SAOT en la red de comunicación.
En 2025, se realizará la L4
La regla del fuera de juego es complicada y es muy difícil para el árbitro tomar una decisión precisa en un momento considerando las condiciones complejas y cambiantes del campo. Por lo tanto, en los partidos de fútbol suelen aparecer decisiones controvertidas de fuera de juego.
De manera similar, las redes de comunicaciones son sistemas extremadamente complejos, y confiar en métodos humanos para analizar, juzgar, reparar y optimizar las redes durante las últimas décadas requiere muchos recursos y es propenso a errores humanos.
Lo que es 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 negocios, las necesidades comerciales se han vuelto más diversificadas y dinámicas, y la estabilidad, confiabilidad y agilidad de Se requiere que la red sea más alta y el modo de operación tradicional de trabajo humano y mantenimiento es más difícil de sostener.
Un error de juicio fuera de juego puede afectar el resultado de todo el juego, pero para la red de comunicación, un "error de juicio" puede hacer que el operador pierda la oportunidad de mercado que cambia rápidamente, obligar a interrumpir la producción de las empresas e incluso afectar todo el proceso de desarrollo social. y desarrollo económico.
No hay elección. La red debe ser automatizada e inteligente. En este contexto, los principales operadores del mundo han hecho sonar la bocina de la red autointeligente. Según el informe tripartito, el 91% de los operadores globales han incluido redes autointeligentes en su planificación estratégica, y más de 10 operadores principales han anunciado su objetivo de alcanzar la L4 para 2025.
Entre ellos, China Mobile está a la vanguardia de este cambio. En 2021, China Mobile publicó un documento técnico sobre redes autointeligentes, proponiendo por primera vez en la industria el objetivo cuantitativo de alcanzar el nivel L4 de red autointeligente en 2025, y proponiendo desarrollar capacidades de operación y mantenimiento de red de “autoconfiguración”. , autorreparación y autooptimización” hacia adentro, y crear una experiencia para el cliente de “cero espera, cero fallas y cero contacto” externamente.
Autointeligencia en Internet similar a “Smart Referee”
SAOT se compone de cámaras, sensores en la bola y sistemas de inteligencia artificial. Las cámaras y sensores dentro de la pelota recopilan los datos en tiempo real, mientras que el sistema de inteligencia artificial analiza los datos en tiempo real y calcula con precisión la posición. El sistema de inteligencia artificial también inyecta las reglas del juego para realizar automáticamente llamadas de fuera de juego de acuerdo con las reglas.
Existen algunas similitudes entre la autointelectualización de la red y la implementación de SAOT:
En primer lugar, la red y la percepción deben integrarse profundamente para recopilar de manera integral y en tiempo real los recursos de la red, la configuración, el estado del servicio, las fallas, los registros y otra información para proporcionar datos enriquecidos para el entrenamiento y el razonamiento de la IA. Esto es consistente con la recopilación de datos de SAOT de cámaras y sensores dentro de la pelota.
En segundo lugar, es necesario introducir una gran cantidad de experiencia manual en eliminación y optimización de obstáculos, manuales de operación y mantenimiento, especificaciones y otra información en el sistema de IA de manera unificada para completar el análisis, la toma de decisiones y la ejecución automáticos. Es como si SAOT introdujera la regla del fuera de juego en el sistema de inteligencia artificial.
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 sólo se puede completar mediante la colaboración de extremo a extremo de múltiples subdominios, como la red de acceso inalámbrico, la red de transmisión y el núcleo. La red y la autointeligencia de la red también necesitan una "colaboración multidominio". Esto es similar al hecho de que SAOT necesita recopilar datos de sensores y videos de múltiples dimensiones para tomar decisiones más precisas.
Sin embargo, la red de comunicación es mucho más compleja que el entorno del campo de fútbol, y el escenario empresarial no es un único “penalti de fuera de juego”, sino extremadamente diversificado y dinámico. Además de las tres similitudes anteriores, se deben tener en cuenta los siguientes factores cuando la red avanza hacia la autointeligencia de orden superior:
En primer lugar, la nube, la red y los dispositivos NE deben integrarse con la IA. La nube recopila datos masivos en todo el dominio, realiza continuamente capacitación de IA y generación de modelos, y entrega modelos de IA a la capa de red y a los dispositivos NE; La capa de red tiene una capacidad media de entrenamiento y razonamiento, que puede realizar la automatización de circuito cerrado en un solo dominio. Nes puede analizar y tomar decisiones cerca de las fuentes de datos, lo que garantiza la resolución de problemas y la optimización del servicio en tiempo real.
En segundo lugar, estándares unificados y coordinación industrial. La red autointeligente es una ingeniería de sistema compleja que involucra muchos equipos, software y administración de red y muchos proveedores, y es difícil interconectar el acoplamiento, la comunicación entre dominios y otros problemas. Mientras tanto, muchas organizaciones, como TM Forum, 3GPP, ITU y CCSA, están promoviendo estándares de redes autointeligentes y existe un cierto problema de fragmentación en la formulación de estándares. También es importante que las industrias trabajen juntas para establecer estándares unificados y abiertos como 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 organizacional, que requiere que el trabajo de operación y mantenimiento se transforme de "centrado en la red" a "centrado en el negocio", y que el personal de operación y mantenimiento se transforme. de la cultura del hardware a la cultura del software, y del trabajo repetitivo al trabajo creativo.
L3 está en camino
¿Dónde está hoy la red de Autointeligencia? ¿Qué tan cerca estamos de L4? La respuesta puede encontrarse en tres casos de aterrizaje presentados por Lu Hongju, presidente de Huawei Public Development, en su discurso en la China Mobile Global Partner Conference 2022.
Todos los ingenieros de mantenimiento de redes saben que la red doméstica es el mayor punto débil del trabajo de operación y mantenimiento del operador, tal vez nadie. Se compone de red doméstica, red ODN, red portadora y otros dominios. La red es compleja y hay muchos dispositivos pasivos y tontos. Siempre hay problemas como percepción insensible del servicio, respuesta lenta y resolución de problemas difícil.
En vista de estos puntos débiles, China Mobile ha cooperado con Huawei en Henan, Guangdong, Zhejiang y otras provincias. En términos de mejorar los servicios de banda ancha, basándose en la colaboración de hardware inteligente y un centro de calidad, se ha logrado una percepción precisa de la experiencia del usuario y un posicionamiento preciso de los problemas de mala calidad. La tasa de mejora de los usuarios de baja calidad se ha incrementado al 83% y la tasa de éxito de marketing de FTTR, Gigabit y otras empresas se ha incrementado del 3% al 10%. En términos de eliminación de obstáculos de la red óptica, la identificación inteligente de peligros ocultos a lo largo de la misma ruta se realiza extrayendo la información característica de dispersión de la fibra óptica y el modelo de IA, con una precisión del 97%.
En el contexto del desarrollo ecológico y eficiente, el ahorro energético de la red es la principal dirección de los operadores actuales. Sin embargo, debido a la compleja estructura de la red inalámbrica, la superposición y la cobertura cruzada de bandas multifrecuencia y multiestándar, el negocio celular en diferentes escenarios fluctúa mucho con el tiempo. Por lo tanto, es imposible confiar en métodos artificiales para lograr un apagado preciso para ahorrar energía.
Ante los desafíos, las dos partes trabajaron juntas en Anhui, Yunnan, Henan y otras provincias en la capa de gestión de la red y la capa de elementos de la red para reducir el consumo de energía promedio de una sola estación en un 10% sin afectar el rendimiento de la red y el usuario. experiencia. La capa de gestión de red formula y ofrece estrategias de ahorro de energía basadas en datos multidimensionales de toda la red. La capa NE detecta y predice los cambios comerciales en la celda en tiempo real e implementa con precisión estrategias de ahorro de energía, como el apagado de portadoras y símbolos.
No es difícil ver en los casos anteriores que, al igual que el "árbitro inteligente" en el partido de fútbol, la red de comunicación está logrando gradualmente la autointelectificación a partir de escenas específicas y una única región autónoma a través de la "fusión de percepción", el "cerebro de IA". y la “colaboración multidimensional”, de modo que el camino hacia la autointeligencia avanzada de la red sea cada vez más claro.
Según TM Forum, las redes autointeligentes L3 "pueden detectar cambios en el entorno en tiempo real y autooptimizarse y autoajustarse dentro de especialidades de red específicas", mientras que L4 "permite una gestión predictiva o activa de circuito cerrado de la experiencia empresarial y del cliente". Redes impulsadas en entornos más complejos en múltiples dominios de red ". Evidentemente, la red autointeligente se está acercando o alcanzando el nivel L3 en la actualidad.
Las tres ruedas se dirigen a L4
Entonces, ¿cómo aceleramos la red autointelectual a L4? Lu Hongjiu dijo que Huawei está ayudando a China Mobile a alcanzar su objetivo de L4 para 2025 a través de un enfoque triple de autonomía de dominio único, colaboración entre dominios y cooperación industrial.
En el aspecto de la autonomía de dominio único, en primer lugar, los dispositivos NE están integrados con la percepción y la informática. Por un lado, se introducen tecnologías innovadoras como el iris óptico y dispositivos de detección en tiempo real para lograr una percepción pasiva y a nivel de milisegundos. Por otro lado, las tecnologías de computación de flujo y de baja potencia se integran para realizar dispositivos NE inteligentes.
En segundo lugar, la capa de control de red con cerebro de IA se puede combinar con dispositivos de elementos de red inteligentes para realizar el circuito cerrado de percepción, análisis, toma de decisiones y ejecución, a fin de realizar el circuito cerrado autónomo de autoconfiguración, autorreparación y Autooptimización orientada a la operación de la red, manejo de fallas y optimización de la red en un solo dominio.
Además, la capa de gestión de red proporciona una interfaz abierta hacia el norte con la capa de gestión de servicios de la capa superior para facilitar la colaboración entre dominios y la seguridad del servicio.
En términos de colaboración entre dominios, Huawei enfatiza la realización integral de la evolución de la plataforma, la optimización de los procesos comerciales y la transformación del personal.
La plataforma ha evolucionado de un sistema de soporte de chimenea a una plataforma autointeligente que integra datos globales y experiencia de expertos. Procesos de negocio del pasado orientados a la red, procesos impulsados por órdenes de trabajo, a transformación de procesos orientados a la experiencia y sin contacto; En términos de transformación del personal, al construir un sistema de desarrollo de código bajo y una encapsulación atómica de las capacidades de operación y mantenimiento y de red, se redujo el umbral de la transformación del personal de CT a inteligencia digital y se ayudó al equipo de operación y mantenimiento a transformarse a DICT. talentos compuestos.
Además, Huawei está promoviendo la colaboración de múltiples organizaciones estándar para lograr estándares unificados para arquitectura, interfaz, clasificación, evaluación y otros aspectos de red autointeligente. Promover la prosperidad de la ecología industrial compartiendo experiencias prácticas, promoviendo la evaluación y certificación tripartitas y la construcción de plataformas industriales; Y cooperar con la subcadena de operación y mantenimiento inteligente de China Mobile para clasificar y abordar la tecnología raíz juntos para garantizar que la tecnología raíz sea independiente y controlable.
Según los elementos clave de la red autointeligente mencionados anteriormente, en opinión del autor, la "troika" de Huawei tiene la estructura, la tecnología, la cooperación, los estándares, los talentos, la cobertura integral y la fuerza precisa que vale la pena esperar.
La red autointeligente es el mejor deseo de la industria de las telecomunicaciones, conocida como "poesía y distancia de la industria de las telecomunicaciones". También ha sido calificado como “camino largo” y “lleno de desafíos” debido a la enorme y compleja red de comunicaciones y negocios. Pero a juzgar por estos casos de desembarco y la capacidad de la troika para sostenerlos, podemos ver que la poesía ya no es orgullosa, y no está demasiado lejos. Gracias a los esfuerzos concertados de la industria de las telecomunicaciones, está cada vez más llena de fuegos artificiales.
Hora de publicación: 19-dic-2022