In questi Mondiali, l'“arbitro intelligente” è uno dei punti salienti. SAOT integra i dati dello stadio, le regole di gioco e l'intelligenza artificiale per emettere automaticamente giudizi rapidi e precisi sulle situazioni di fuorigioco.
Mentre migliaia di tifosi esultavano o si lamentavano per le animazioni in 3D dei replay, i miei pensieri seguivano i cavi di rete e le fibre ottiche dietro il televisore fino alla rete di comunicazione.
Per garantire ai fan un'esperienza visiva più fluida e nitida, anche nella rete di comunicazione è in corso una rivoluzione intelligente simile a quella di SAOT.
Nel 2025, L4 sarà realizzato
La regola del fuorigioco è complessa ed è molto difficile per l'arbitro prendere una decisione precisa in un istante, considerando le condizioni complesse e mutevoli del campo. Pertanto, le decisioni controverse sul fuorigioco sono frequenti nelle partite di calcio.
Analogamente, le reti di comunicazione sono sistemi estremamente complessi e, negli ultimi decenni, affidarsi a metodi umani per analizzare, valutare, riparare e ottimizzare le reti si è rivelato dispendioso in termini di risorse e soggetto a errori umani.
La difficoltà maggiore risiede nel fatto che, nell'era dell'economia digitale, poiché la rete di comunicazione è diventata la base per la trasformazione digitale di migliaia di linee e aziende, le esigenze aziendali si sono diversificate e sono diventate più dinamiche, richiedendo maggiore stabilità, affidabilità e agilità della rete, e rendendo più difficile sostenere la modalità operativa tradizionale basata sul lavoro e sulla manutenzione umana.
Un errore di valutazione del fuorigioco può influenzare il risultato dell'intera partita, ma per la rete di comunicazione, un "errore di valutazione" può far perdere all'operatore l'opportunità di un mercato in rapida evoluzione, costringere all'interruzione della produzione delle imprese e persino influenzare l'intero processo di sviluppo socio-economico.
Non c'è alternativa. La rete deve essere automatizzata e intelligente. In questo contesto, i principali operatori mondiali hanno lanciato l'allarme sulle reti auto-intelligenti. Secondo il rapporto tripartito, il 91% degli operatori globali ha incluso le reti auto-intelligenti nella propria pianificazione strategica e più di 10 operatori leader hanno annunciato l'obiettivo di raggiungere il livello 4 entro il 2025.
Tra queste, China Mobile è all'avanguardia di questo cambiamento. Nel 2021, China Mobile ha pubblicato un white paper sulla rete auto-intelligente, proponendo per la prima volta nel settore l'obiettivo quantitativo di raggiungere il livello L4 di rete auto-intelligente entro il 2025, proponendo di sviluppare internamente la capacità di gestione e manutenzione della rete di "autoconfigurazione, auto-riparazione e auto-ottimizzazione" e di creare esternamente un'esperienza cliente di "zero attese, zero guasti e zero contatti".
Autointelligenza su Internet simile a "Smart Referee"
SAOT è composto da telecamere, sensori all'interno del pallone e sistemi di intelligenza artificiale. Le telecamere e i sensori all'interno del pallone raccolgono i dati in modo completo e in tempo reale, mentre il sistema di intelligenza artificiale analizza i dati in tempo reale e calcola con precisione la posizione. Il sistema di intelligenza artificiale integra anche le regole del gioco per segnalare automaticamente il fuorigioco in base al regolamento.
Esistono alcune analogie tra l'autointellettualizzazione di rete e l'implementazione di SAOT:
Innanzitutto, la rete e la percezione dovrebbero essere profondamente integrate per raccogliere in modo completo e in tempo reale risorse di rete, configurazione, stato dei servizi, guasti, log e altre informazioni, al fine di fornire dati ricchi per l'addestramento e il ragionamento dell'IA. Ciò è coerente con la raccolta di dati da parte di SAOT tramite telecamere e sensori all'interno della sfera.
In secondo luogo, è necessario immettere nel sistema di intelligenza artificiale, in modo unificato, una grande quantità di esperienza manuale nella rimozione degli ostacoli e nell'ottimizzazione, manuali di funzionamento e manutenzione, specifiche e altre informazioni, per completare l'analisi automatica, il processo decisionale e l'esecuzione. È come se SAOT fornisse al sistema di intelligenza artificiale la regola del fuorigioco.
Inoltre, poiché la rete di comunicazione è composta da più domini, ad esempio, l'apertura, il blocco e l'ottimizzazione di qualsiasi servizio mobile possono essere completati solo attraverso la collaborazione end-to-end di più sottodomini come la rete di accesso wireless, la rete di trasmissione e la rete centrale, e anche l'intelligenza autonoma della rete necessita di una "collaborazione multidominio". Questo è simile al fatto che SAOT deve raccogliere dati video e da sensori da più dimensioni per prendere decisioni più accurate.
Tuttavia, la rete di comunicazione è molto più complessa dell'ambiente di un campo da calcio, e lo scenario aziendale non si riduce a un singolo "fuorigioco", ma è estremamente diversificato e dinamico. Oltre alle tre analogie sopra menzionate, i seguenti fattori dovrebbero essere presi in considerazione quando la rete si evolve verso un'intelligenza artificiale di ordine superiore:
Innanzitutto, è necessario integrare l'intelligenza artificiale (IA) con il cloud, la rete e i dispositivi NE. Il cloud raccoglie enormi quantità di dati in tutto il dominio, esegue continuamente l'addestramento e la generazione di modelli di IA e fornisce i modelli di IA al livello di rete e ai dispositivi NE. Il livello di rete possiede capacità di addestramento e ragionamento di livello intermedio, che consentono di realizzare un'automazione a ciclo chiuso in un singolo dominio. I dispositivi NE possono analizzare e prendere decisioni in prossimità delle fonti di dati, garantendo la risoluzione dei problemi in tempo reale e l'ottimizzazione dei servizi.
In secondo luogo, standard unificati e coordinamento industriale. Le reti auto-intelligenti rappresentano un sistema complesso, che coinvolge numerose apparecchiature, la gestione della rete e il software, nonché molti fornitori, e presentano difficoltà nell'interfacciamento, nella comunicazione tra domini diversi e in altri aspetti. Allo stesso tempo, molte organizzazioni, come TM Forum, 3GPP, ITU e CCSA, promuovono standard per le reti auto-intelligenti, ma si riscontra una certa frammentazione nella loro formulazione. È quindi fondamentale che i diversi settori collaborino per stabilire standard unificati e aperti in termini di architettura, interfaccia e sistema di valutazione.
In terzo luogo, la trasformazione del talento. La rete auto-intelligente non è solo un cambiamento tecnologico, ma anche un cambiamento di talento, cultura e struttura organizzativa, che richiede che il lavoro di gestione e manutenzione si trasformi da "centrato sulla rete" a "centrato sul business", che il personale addetto alla gestione e alla manutenzione passi da una cultura hardware a una cultura software e da un lavoro ripetitivo a un lavoro creativo.
L3 è in arrivo
Dove si trova oggi la rete di intelligenza artificiale? Quanto siamo vicini al livello 4? La risposta potrebbe trovarsi in tre scenari di atterraggio presentati da Lu Hongju, presidente di Huawei Public Development, nel suo intervento alla China Mobile Global Partner Conference 2022.
Gli ingegneri addetti alla manutenzione di rete sanno bene che la rete domestica (Home Wide Network) rappresenta il punto critico per le attività operative e di manutenzione degli operatori, forse nessuno lo sa con certezza. Essa è composta da rete domestica, rete ODN, rete di trasporto e altri domini. La rete è complessa e presenta numerosi dispositivi passivi e non intelligenti. Si riscontrano spesso problemi come scarsa reattività del servizio, tempi di risposta lenti e difficoltà nella risoluzione dei problemi.
Alla luce di queste problematiche, China Mobile ha collaborato con Huawei nelle province di Henan, Guangdong, Zhejiang e altre. Per quanto riguarda il miglioramento dei servizi a banda larga, grazie alla collaborazione tra hardware intelligente e centro qualità, è stata realizzata una percezione accurata dell'esperienza utente e un'individuazione precisa dei problemi di scarsa qualità. Il tasso di miglioramento per gli utenti con problemi di qualità è aumentato all'83% e il tasso di successo commerciale di FTTR, Gigabit e altri servizi è passato dal 3% al 10%. Per quanto riguarda la rimozione degli ostacoli nella rete ottica, l'identificazione intelligente dei pericoli nascosti lungo lo stesso percorso è stata realizzata estraendo le informazioni sulle caratteristiche di diffusione della fibra ottica e utilizzando un modello di intelligenza artificiale, con una precisione del 97%.
Nel contesto di uno sviluppo verde ed efficiente, il risparmio energetico della rete rappresenta la principale direzione intrapresa dagli operatori attuali. Tuttavia, a causa della complessa struttura delle reti wireless, della sovrapposizione e della sovrapposizione di bande di frequenza multiple e di standard diversi, il consumo energetico delle celle varia notevolmente nel tempo in scenari differenti. Pertanto, è impossibile affidarsi a metodi artificiali per un'accurata disattivazione a fini di risparmio energetico.
Di fronte alle sfide, le due parti hanno collaborato nelle province di Anhui, Yunnan, Henan e in altre, sia a livello di gestione della rete che a livello di elementi di rete, per ridurre del 10% il consumo energetico medio di una singola stazione, senza compromettere le prestazioni della rete e l'esperienza utente. Il livello di gestione della rete formula e implementa strategie di risparmio energetico basate sui dati multidimensionali dell'intera rete. Il livello di elementi di rete rileva e prevede in tempo reale i cambiamenti operativi nella cella e implementa con precisione strategie di risparmio energetico, come lo spegnimento di portanti e simboli.
Dai casi sopra descritti non è difficile constatare che, proprio come l'"arbitro intelligente" in una partita di calcio, la rete di comunicazione sta gradualmente realizzando l'auto-intelligenza a partire da scenari specifici e singole regioni autonome attraverso la "fusione percettiva", il "cervello AI" e la "collaborazione multidimensionale", in modo che il percorso verso un'auto-intelligenza avanzata della rete diventi sempre più chiaro.
Secondo TM Forum, le reti autointelligenti di livello 3 "sono in grado di rilevare i cambiamenti nell'ambiente in tempo reale e di auto-ottimizzarsi e auto-regolarsi all'interno di specifiche specializzazioni di rete", mentre il livello 4 "consente la gestione predittiva o attiva a ciclo chiuso di reti orientate al business e all'esperienza del cliente in ambienti più complessi e su più domini di rete". Ovviamente, la rete autointelligente si sta avvicinando o ha già raggiunto il livello 3.
Tutte e tre le ruote dirette verso L4
Come possiamo quindi accelerare la rete auto-intellettuale verso il livello 4? Lu Hongjiu ha affermato che Huawei sta aiutando China Mobile a raggiungere il suo obiettivo di livello 4 entro il 2025 attraverso un approccio a tre vie: autonomia in un singolo dominio, collaborazione intersettoriale e cooperazione industriale.
Nell'ambito dell'autonomia in un singolo dominio, in primo luogo, i dispositivi NE vengono integrati con la percezione e l'elaborazione. Da un lato, vengono introdotte tecnologie innovative come l'iride ottica e i dispositivi di rilevamento in tempo reale per realizzare una percezione passiva a livello di millisecondi. Dall'altro lato, vengono integrate tecnologie di elaborazione a basso consumo e di elaborazione in streaming per realizzare dispositivi NE intelligenti.
In secondo luogo, il livello di controllo della rete con intelligenza artificiale integrata può combinarsi con dispositivi intelligenti di rete per realizzare un ciclo chiuso di percezione, analisi, processo decisionale ed esecuzione, in modo da realizzare un ciclo chiuso autonomo di autoconfigurazione, autoriparazione e autoottimizzazione orientato al funzionamento della rete, alla gestione dei guasti e all'ottimizzazione della rete in un unico dominio.
Inoltre, il livello di gestione della rete fornisce un'interfaccia aperta verso nord (northbound interface) al livello superiore di gestione dei servizi per facilitare la collaborazione tra domini diversi e la sicurezza dei servizi.
In termini di collaborazione intersettoriale, Huawei pone l'accento sulla realizzazione completa dell'evoluzione della piattaforma, dell'ottimizzazione dei processi aziendali e della trasformazione del personale.
La piattaforma si è evoluta da un sistema di supporto a camino a una piattaforma auto-intelligente che integra dati globali ed esperienza di esperti. Il processo aziendale, orientato in passato alla rete e basato su ordini di lavoro, si è trasformato in un processo orientato all'esperienza e a contatto zero. In termini di trasformazione del personale, grazie alla creazione di un sistema di sviluppo low-code e all'incapsulamento atomico delle capacità operative e di manutenzione e delle capacità di rete, la soglia di trasformazione del personale CT verso l'intelligenza digitale è stata abbassata, e il team operativo e di manutenzione è stato aiutato a trasformarsi in talenti compositi DICT.
Inoltre, Huawei promuove la collaborazione di diverse organizzazioni di standardizzazione per raggiungere standard unificati per l'architettura di rete auto-intelligente, l'interfaccia, la classificazione, la valutazione e altri aspetti. Promuove la prosperità dell'ecosistema industriale condividendo esperienze pratiche, promuovendo la valutazione e la certificazione tripartita e costruendo piattaforme industriali; e collabora con la sottocatena di gestione e manutenzione intelligente di China Mobile per analizzare e affrontare insieme la tecnologia di base, garantendo che quest'ultima sia indipendente e controllabile.
In base agli elementi chiave della rete auto-intelligente sopra menzionati, a parere dell'autore, la "troika" di Huawei possiede la struttura, la tecnologia, la cooperazione, gli standard, i talenti, la copertura capillare e la forza precisa necessarie per essere tenuta in grande considerazione.
La rete auto-intelligente è il sogno più grande del settore delle telecomunicazioni, noto come "poesia e distanza nel settore delle telecomunicazioni". È stata anche definita una "strada lunga" e "piena di sfide" a causa dell'enorme e complessa rete di comunicazioni e del business. Ma a giudicare da questi casi concreti e dalla capacità della troika di sostenerla, possiamo vedere che la poesia non è più così lontana e non è poi così lontana. Con gli sforzi congiunti del settore delle telecomunicazioni, si sta preparando un percorso sempre più ricco di fuochi d'artificio.
Data di pubblicazione: 19 dicembre 2022