Ինչպե՞ս կարող է ինտերնետը Աշխարհի գավաթի «Խելացի մրցավարից» առաջադիմել դեպի առաջադեմ ինքնահետախուզություն:

Աշխարհի այս գավաթի խաղարկության «խելացի մրցավարը» ամենամեծ ակնարկներից մեկն է: SAOT-ը միավորում է մարզադաշտի տվյալները, խաղի կանոնները և AI-ն՝ ավտոմատ կերպով արագ և ճշգրիտ դատողություններ անել խաղից դուրս իրավիճակներում

Մինչ հազարավոր երկրպագուներ ողջունում կամ ողբում էին 3-D անիմացիայի կրկնությունները, իմ մտքերը հետևում էին ցանցի մալուխներին և հեռուստացույցի հետևում գտնվող օպտիկական մանրաթելերին և հասցնում կապի ցանց:

Երկրպագուների համար ավելի սահուն, ավելի պարզ դիտման փորձ ապահովելու համար կապի ցանցում նույնպես ընթանում է SAOT-ի նման խելացի հեղափոխություն:

2025 թվականին L4-ը կիրականացվի

Խաղից դուրս խաղի կանոնը բարդ է, և մրցավարի համար շատ դժվար է մի պահ ճշգրիտ որոշում կայացնել՝ հաշվի առնելով դաշտի բարդ ու փոփոխական պայմանները։ Հետևաբար, ֆուտբոլային խաղերում հաճախ են հայտնվում վիճելի խաղից դուրս որոշումներ:

Նմանապես, կապի ցանցերը չափազանց բարդ համակարգեր են, և վերջին մի քանի տասնամյակների ընթացքում ցանցերը վերլուծելու, դատելու, վերանորոգելու և օպտիմիզացնելու մարդկային մեթոդներին հենվելը և՛ ռեսուրսներ է պահանջում, և՛ մարդկային սխալների հակում:

Առավել դժվարն այն է, որ թվային տնտեսության դարաշրջանում, քանի որ կապի ցանցը դարձել է հազարավոր գծերի և բիզնեսների թվային վերափոխման հիմքը, բիզնեսի կարիքները դարձել են ավելի դիվերսիֆիկացված և դինամիկ, իսկ կայունությունը, հուսալիությունը և շարժունությունը: Ցանցը պահանջվում է ավելի բարձր լինել, և մարդկային աշխատանքի և սպասարկման ավանդական եղանակը ավելի դժվար է պահպանել:

Խաղից դուրս սխալ գնահատումը կարող է ազդել ամբողջ խաղի արդյունքի վրա, սակայն կապի ցանցի համար «սխալ գնահատումը» կարող է ստիպել օպերատորին կորցնել արագ փոփոխվող շուկայական հնարավորությունը, ստիպել ընդհատել ձեռնարկությունների արտադրությունը և նույնիսկ ազդել սոցիալական ամբողջ գործընթացի վրա: և տնտեսական զարգացում։

Ընտրություն չկա։ Ցանցը պետք է լինի ավտոմատացված և խելացի: Այս համատեքստում աշխարհի առաջատար օպերատորները հնչեցրել են ինքնախելացի ցանցի շչակը։ Եռակողմ զեկույցի համաձայն՝ համաշխարհային օպերատորների 91%-ն իրենց ռազմավարական պլանավորման մեջ ներառել են ավտոխելացի ցանցերը, և ավելի քան 10 գլխավոր օպերատորներ հայտարարել են մինչև 2025 թվականը L4-ին հասնելու իրենց նպատակը։

Նրանց թվում, China Mobile-ն այս փոփոխության առաջատարն է։ 2021 թվականին China Mobile-ը թողարկեց սպիտակ թուղթ ինքնախելացի ցանցի մասին, որն առաջին անգամ արդյունաբերության մեջ առաջարկեց 2025 թվականին L4 մակարդակի ինքնախելացի ցանցի հասնելու քանակական նպատակը՝ առաջարկելով կառուցել ցանցի շահագործման և «ինքնակարգավորման» կարողություն: , ինքնավերանորոգում և ինքնաօպտիմալացում» դեպի ներս և ստեղծեք հաճախորդների փորձը «զրոյական սպասման, զրոյական ձախողման և զրոյական շփման» արտաքինից:

«Խելացի մրցավարի» նման համացանցային ինքնահետախուզություն.

SAOT-ը կազմված է տեսախցիկներից, ներգնդային սենսորներից և AI համակարգերից: Գնդակի ներսում գտնվող տեսախցիկները և սենսորները հավաքում են տվյալները ամբողջությամբ, իրական ժամանակում, մինչդեռ AI համակարգը վերլուծում է տվյալները իրական ժամանակում և ճշգրիտ հաշվարկում դիրքը: AI համակարգը նաև ներարկում է խաղի կանոնները՝ կանոնների համաձայն ավտոմատ կերպով խաղից դուրս զանգեր կատարելու համար։

Որոշ նմանություններ կան ցանցի ինքնաինտելեկտուալացման և SAOT-ի իրականացման միջև.

Նախ, ցանցը և ընկալումը պետք է խորապես ինտեգրված լինեն ցանցի ռեսուրսները, կոնֆիգուրացիաները, ծառայության կարգավիճակը, անսարքությունները, տեղեկամատյանները և այլ տեղեկություններ համապարփակ և իրական ժամանակում հավաքելու համար, որպեսզի հարուստ տվյալներ ապահովեն AI-ի ուսուցման և հիմնավորման համար: Սա համահունչ է SAOT-ի տվյալների հավաքագրմանը գնդակի ներսում տեսախցիկներից և սենսորներից:

Երկրորդ, անհրաժեշտ է AI համակարգ մուտքագրել մեծ քանակությամբ ձեռքով փորձ՝ խոչընդոտների հեռացման և օպտիմալացման, շահագործման և պահպանման ձեռնարկների, տեխնիկական բնութագրերի և այլ տեղեկատվության մեջ՝ ավտոմատ վերլուծության, որոշումների կայացման և կատարման համար: Դա նման է այն բանին, որ SAOT-ը սնուցում է խաղից դուրս խաղի կանոնը AI համակարգին:

Ավելին, քանի որ կապի ցանցը բաղկացած է բազմաթիվ տիրույթներից, օրինակ, ցանկացած բջջային ծառայության բացումը, արգելափակումը և օպտիմիզացումը կարող են ավարտվել միայն բազմաթիվ ենթադոմեյնների վերջնական համագործակցության միջոցով, ինչպիսիք են անլար մուտքի ցանցը, փոխանցման ցանցը և հիմնականը: ցանցը, և ցանցային ինքնահետախուզությունը նույնպես կարիք ունի «բազմադոմենային համագործակցության»: Սա նման է այն փաստին, որ SAOT-ը պետք է հավաքի վիդեո և սենսորային տվյալներ բազմաթիվ հարթություններից՝ ավելի ճշգրիտ որոշումներ կայացնելու համար:

Այնուամենայնիվ, կապի ցանցը շատ ավելի բարդ է, քան ֆուտբոլային դաշտի միջավայրը, և բիզնես սցենարը ոչ թե մեկ «խաղից դուրս տուգանք» է, այլ չափազանց բազմազան և դինամիկ: Բացի վերը նշված երեք նմանություններից, հետևյալ գործոնները պետք է հաշվի առնել, երբ ցանցը շարժվում է դեպի ավելի բարձր կարգի ինքնահետախուզություն.

Նախ, ամպը, ցանցը և NE սարքերը պետք է ինտեգրվեն AI-ի հետ: Ամպը զանգվածային տվյալներ է հավաքում ողջ տիրույթում, շարունակաբար իրականացնում է AI ուսուցում և մոդելների ստեղծում, ինչպես նաև AI մոդելներ է մատակարարում ցանցային շերտին և NE սարքերին. Ցանցային շերտն ունի միջին ուսուցման և տրամաբանելու ունակություն, որը կարող է իրականացնել փակ օղակի ավտոմատացում մեկ տիրույթում: Nes-ը կարող է վերլուծել և որոշումներ կայացնել տվյալների աղբյուրներին մոտ՝ ապահովելով իրական ժամանակում անսարքությունների վերացում և ծառայության օպտիմալացում:

Երկրորդ, միասնական ստանդարտներ և արդյունաբերական համակարգում: Ինքնախելացի ցանցը համալիր համակարգի ճարտարագիտություն է, որը ներառում է բազմաթիվ սարքավորումներ, ցանցի կառավարում և ծրագրակազմ, ինչպես նաև բազմաթիվ մատակարարներ, և դժվար է ինտերֆեյսով կապակցվել, միջդոմենային հաղորդակցություն և այլ խնդիրներ: Միևնույն ժամանակ, շատ կազմակերպություններ, ինչպիսիք են TM Forum-ը, 3GPP-ն, ITU-ն և CCSA-ն, առաջ են քաշում ցանցի ինքնախելացի ստանդարտները, և ստանդարտների ձևակերպման մեջ կա որոշակի մասնատման խնդիր: Արդյունաբերությունների համար կարևոր է նաև համատեղ աշխատել՝ ստեղծելու միասնական և բաց ստանդարտներ, ինչպիսիք են ճարտարապետությունը, ինտերֆեյսը և գնահատման համակարգը:

Երրորդ՝ տաղանդի փոխակերպում։ Ինքնախելացի ցանցը ոչ միայն տեխնոլոգիական փոփոխություն է, այլ նաև տաղանդի, մշակույթի և կազմակերպչական կառուցվածքի փոփոխություն, որը պահանջում է շահագործման և սպասարկման աշխատանքները «ցանցային կենտրոնից» վերածել «բիզնես կենտրոնի», շահագործման և սպասարկման անձնակազմի փոխակերպում: ապարատային մշակույթից մինչև ծրագրային մշակույթ, և կրկնվող աշխատանքից մինչև ստեղծագործական աշխատանք:

L3-ը ճանապարհին է

Որտե՞ղ է այսօր ավտոհետախուզության ցանցը: Որքա՞ն մոտ ենք L4-ին: Պատասխանը կարելի է գտնել երեք վայրէջքի գործերում, որոնք ներկայացրել է Huawei Public Development-ի նախագահ Լու Հոնջուն՝ China Mobile Global Partner Conference 2022-ի իր ելույթում:

Ցանցի սպասարկման ինժեներները բոլորն էլ գիտեն, որ տնային լայն ցանցը օպերատորի շահագործման և սպասարկման աշխատանքների ամենամեծ ցավն է, գուցե ոչ ոք: Այն բաղկացած է տնային ցանցից, ODN ցանցից, կրող ցանցից և այլ տիրույթներից: Ցանցը բարդ է, և կան բազմաթիվ պասիվ համր սարքեր: Միշտ կան խնդիրներ, ինչպիսիք են ծառայության անզգայուն ընկալումը, դանդաղ արձագանքը և դժվարությունների վերացումը:

Հաշվի առնելով այս ցավոտ կետերը՝ China Mobile-ը համագործակցել է Huawei-ի հետ Հենանում, Գուանդունում, Չժեցզյանում և այլ նահանգներում։ Լայնաշերտ ծառայությունների բարելավման առումով, հիմնվելով խելացի սարքավորումների և որակի կենտրոնի համագործակցության վրա, այն իրականացրել է օգտատերերի փորձի ճշգրիտ ընկալում և վատ որակի խնդիրների ճշգրիտ դիրքավորում: Անորակ օգտագործողների բարելավման մակարդակը հասցվել է 83%-ի, իսկ FTTR-ի, Gigabit-ի և այլ բիզնեսների շուկայավարման հաջողության մակարդակը 3%-ից հասել է 10%-ի: Օպտիկական ցանցի խոչընդոտների հեռացման առումով, նույն երթուղու երկայնքով թաքնված վտանգների խելացի նույնականացումը իրականացվում է օպտիկական մանրաթելերի ցրման բնութագրիչ տեղեկատվության և AI մոդելի արդյունահանմամբ, 97% ճշգրտությամբ:

Կանաչ և արդյունավետ զարգացման համատեքստում ցանցի էներգախնայողությունը ներկայիս օպերատորների հիմնական ուղղությունն է։ Այնուամենայնիվ, անլար ցանցի բարդ կառուցվածքի, բազմահաճախականության գոտիների համընկնման և խաչաձև ծածկման պատճառով տարբեր սցենարներում բջջային բիզնեսը ժամանակի հետ մեծապես տատանվում է: Հետևաբար, էներգախնայողության ճշգրիտ անջատման համար անհնար է ապավինել արհեստական ​​մեթոդին:

Հակառակ մարտահրավերների, երկու կողմերը միասին աշխատեցին Անհույում, Յունանում, Հենանում և այլ նահանգներում ցանցի կառավարման շերտում և ցանցի տարրերի շերտում՝ մեկ կայանի միջին էներգիայի սպառումը 10%-ով նվազեցնելու համար՝ չազդելով ցանցի աշխատանքի և օգտագործողի վրա։ փորձը։ Ցանցի կառավարման շերտը ձևակերպում և տրամադրում է էներգախնայողության ռազմավարություններ՝ հիմնված ամբողջ ցանցի բազմաչափ տվյալների վրա: NE շերտը զգում և կանխատեսում է բջջի բիզնես փոփոխությունները իրական ժամանակում և ճշգրիտ իրականացնում էներգախնայողության ռազմավարություններ, ինչպիսիք են կրիչի և խորհրդանիշի անջատումը:

Դժվար չէ վերը նշված դեպքերից տեսնել, որ ինչպես ֆուտբոլային հանդիպման «խելացի մրցավարը», այնպես էլ կապի ցանցը աստիճանաբար իրականացնում է ինքնախոհեմություն կոնկրետ տեսարաններից և մեկ ինքնավար շրջանից՝ «ընկալման միաձուլման», «AI ուղեղի» միջոցով։ և «բազմաչափ համագործակցություն», այնպես որ ցանցի առաջադեմ ինքնախելացիացման ճանապարհը գնալով ավելի պարզ է դառնում:

Ըստ TM Forum-ի, L3-ի ինքնախելացի ցանցերը «կարող են իրական ժամանակում զգալ շրջակա միջավայրի փոփոխությունները և ինքնաօպտիմալացնել և ինքնուրույն կարգավորվել ցանցի հատուկ մասնագիտությունների շրջանակներում», մինչդեռ L4-ը «հնարավորություն է տալիս բիզնեսի և հաճախորդների փորձի կանխատեսելի կամ ակտիվ փակ կառավարում: - հիմնված ցանցեր ավելի բարդ միջավայրերում բազմաթիվ ցանցային տիրույթներում»: Ակնհայտ է, որ ավտոինտելեկտուալ ցանցը ներկայումս մոտենում կամ հասնում է L3 մակարդակին:

Բոլոր երեք անիվները շարժվեցին դեպի L4

Այսպիսով, ինչպե՞ս ենք մենք արագացնում ավտոինտելեկտուալ ցանցը մինչև L4: Լու Հոնջիուն ասել է, որ Huawei-ն օգնում է China Mobile-ին հասնել L4-ի իր նպատակին մինչև 2025 թվականը մի տիրույթի ինքնավարության, միջդոմենային համագործակցության և արդյունաբերական համագործակցության եռակողմ մոտեցման միջոցով:

Մեկ տիրույթի ինքնավարության տեսանկյունից, առաջին հերթին, NE սարքերը ինտեգրված են ընկալման և հաշվարկի հետ: Մի կողմից, ներդրվում են նորարարական տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են օպտիկական ծիածանաթաղանթը և իրական ժամանակի տվիչ սարքերը՝ պասիվ և միլիվայրկյան մակարդակի ընկալումն իրականացնելու համար: Մյուս կողմից, ցածր էներգիայի հաշվողական և հոսքային հաշվողական տեխնոլոգիաները ինտեգրված են խելացի NE սարքերի իրականացման համար:

Երկրորդ, AI ուղեղով ցանցի կառավարման շերտը կարող է միավորվել խելացի ցանցային տարրերի սարքերի հետ՝ իրականացնելու ընկալման, վերլուծության, որոշումների կայացման և կատարման փակ օղակը, որպեսզի իրականացնի ինքնակազմակերպման, ինքնավերանորոգման և ինքնավար փակ օղակը: ինքնաօպտիմալացում՝ ուղղված ցանցի շահագործմանը, անսարքությունների մշակմանը և ցանցի օպտիմիզացմանը մեկ տիրույթում:

Բացի այդ, ցանցի կառավարման շերտը տրամադրում է բաց հյուսիսային ինտերֆեյս վերին շերտի ծառայությունների կառավարման շերտին՝ դյուրացնելու միջդոմենային համագործակցությունը և ծառայության անվտանգությունը:

Միջդոմենային համագործակցության առումով Huawei-ն ընդգծում է հարթակի էվոլյուցիայի համապարփակ իրականացումը, բիզնես գործընթացների օպտիմալացումը և անձնակազմի փոխակերպումը:

Պլատֆորմը վերածվել է ծխատարի աջակցության համակարգից դեպի ինքնախելացի հարթակ, որն ինտեգրում է համաշխարհային տվյալները և փորձագիտական ​​փորձը: Բիզնես գործընթաց անցյալից՝ ուղղված դեպի ցանց, աշխատանքային կարգով պայմանավորված գործընթաց, փորձի վրա հիմնված, զրոյական կոնտակտային գործընթացի փոխակերպում; Անձնակազմի փոխակերպման առումով, կառուցելով ցածր կոդերի մշակման համակարգ և շահագործման և սպասարկման հնարավորությունների և ցանցի հնարավորությունների ատոմային ինկապսուլյացիա, CT անձնակազմի վերափոխման շեմը նվազեցվեց թվային հետախուզության, իսկ շահագործման և սպասարկման թիմին օգնվեց վերափոխվել DICT: բարդ տաղանդներ.

Բացի այդ, Huawei-ն խրախուսում է բազմաթիվ ստանդարտ կազմակերպությունների համագործակցությունը՝ հասնելու միասնական ստանդարտների՝ ինքնախելացի ցանցի ճարտարապետության, ինտերֆեյսի, դասակարգման, գնահատման և այլ ասպեկտների համար: Նպաստել արդյունաբերական էկոլոգիայի բարգավաճմանը` կիսելով գործնական փորձը, խթանելով եռակողմ գնահատումը և հավաստագրումը և կառուցելով արդյունաբերական հարթակներ. Եվ համագործակցեք China Mobile-ի խելացի շահագործման և սպասարկման ենթաշղթայի հետ՝ միասին դասավորելու և լուծելու արմատային տեխնոլոգիան՝ ապահովելու արմատային տեխնոլոգիան անկախ և վերահսկելի:

Համաձայն վերը նշված ինքնախելացի ցանցի առանցքային տարրերի՝ հեղինակի կարծիքով Huawei-ի «եռյակն» ունի կառուցվածք, տեխնոլոգիա, համագործակցություն, չափանիշներ, տաղանդներ, համապարփակ ծածկույթ և ճշգրիտ ուժ, ինչին արժե անհամբեր սպասել։

Ինքնախելացի ցանցը հեռահաղորդակցության ոլորտի լավագույն ցանկությունն է, որը հայտնի է որպես «հեռահաղորդակցության ոլորտի պոեզիա և հեռավորություն»: Այն նաև պիտակվել է որպես «երկար ճանապարհ» և «լի մարտահրավերներ»՝ կապված հսկայական և բարդ կապի ցանցի և բիզնեսի հետ: Բայց դատելով այս վայրէջքի դեպքերից և եռյակի՝ այն պահպանելու կարողությունից, մենք կարող ենք տեսնել, որ պոեզիան այլևս հպարտ չէ և շատ հեռու չէ: Հեռահաղորդակցության ոլորտի համատեղ ջանքերով այն ավելի ու ավելի է լցվում հրավառությամբ: