Çağrılarımızı ve verilerimizi destekleyen altyapıdan bahsettiğimizde, karmaşık bir alana giriyoruz. radyo erişim ağı otomasyonuRAN (Radyo Erişim Ağı) tesadüfen değil, operatörlerin maliyetlerin fırlamasına neden olmadan 5G veri talebini yönetmeye çalışırken zor durumda kalmaları nedeniyle popüler hale geldi.
Temelde, katı ağlardan neredeyse kendi kendini yöneten sistemlere geçiyoruz. Bu, şu itici güç sayesinde gerçekleşiyor: yapay zeka ve makine öğrenimiAmaç, teknisyenin her küçük ayarlamaya manuel olarak müdahale etmesine gerek kalmadan, ağın gerçek zamanlı olarak uyum sağlayabilmesi ve elektrik tüketiminden sinyal kalitesine kadar her şeyi optimize edebilmesidir.
Açık RAN'ın ekonomik etkisi ve devrimi
Size bu alanın ölçeği hakkında bir fikir vermek gerekirse, bu alana yapılacak küresel yatırımın şu seviyelere ulaşması bekleniyor. Yılda 700 milyon dolar Bu döngünün sonunda büyüme hızla artarak yüzde 125'i aştı. Bu artış büyük ölçüde, büyük üreticilerin tekelini kırmayı amaçlayan açık bir mimari olan Open RAN'ın ikinci dalgasından kaynaklanıyor.
NTT DoCoMo gibi operatörler şimdiden gözlerini bu yöne dikmiş durumda. Toplam sahip olma maliyetinizi (TCO) yüzde 30 azaltın.Bu arada, Rakuten Mobile, daha gelişmiş yapay zeka modelleri kullanarak %25'e ulaşma hedefiyle, baz istasyonlarındaki enerji tüketimini %17 oranında azaltmayı başardı. Bu sadece para meselesi değil, aynı zamanda... çevresel etkiyi en aza indirin CO2 emisyonlarını azaltmak.
Bu senaryoda, aşağıdakiler gibi kilit oyuncular ortaya çıkmıştır: RAN Akıllı Kontrol Cihazları (RIC)Bu, hem gerçek zamanlı hem de gerçek zamanlı olmayan hizmetlerin yanı sıra hizmet yönetimi ve düzenleme (SMO) platformlarını da içerir. AT&T gibi şirketler, eski sistemlerini devre dışı bırakmak ve daha modern SMO ve RIC çözümlerine geçmek için milyarlarca dolar yatırım yapıyor.
Ağın beyni: AI-RAN tam olarak nedir?
AI-RAN'ı anlamak için öncelikle RAN'ın ne olduğunu anlamamız gerekiyor. RAN, cep telefonunuzu operatörün antenlerine bağlayan katmandır. Karar burada verilir. Radyo kaynakları nasıl dağıtılıyor?Girişimler yönetilir ve bir hücreden diğerine geçerken kesintileri önlemek için aramalar izlenir. Kullanıcı ile ağ çekirdeği arasındaki köprü olarak kritik bir noktadır.
AI-RAN'ın sihri, ağın durumunu analiz etmek için algoritmalar uyguladığımızda ortaya çıkar. Veri talebi, insanların nerede olduğuna bağlı olarak saatlik olarak değiştiğinden, ağ sabit kurallara güvenemez. Yapay zeka modelleri işte burada devreye giriyor. Trafik düzenlerini tespit ederler. Ayrıca, şebekenin çökmesini önlemek ve enerji tüketimini en aza indirmek için alınacak önlemleri önermek.
Güvenlik ve kontrol: Yapay zekanın istediğini yapmasına izin vermeyin.
Açıkçası, kritik altyapının anahtarlarını bir algoritmaya vermek korkutucu olabilir. İşte bu yüzden sözde algoritmalar devreye giriyor. tasarıma göre güvenlikBu, yapay zekanın ağın temel davranışını kendi başına değiştirmesine izin verilmediği anlamına gelir; yapay zeka şu ilkeye göre çalışır: daha az ayrıcalıkEn hassas işlevlerden izole edilmiş olmak.
Felaketleri önlemek için, yüksek riskli her türlü değişiklik bir süreçten geçmelidir. açıklanabilirlik ve insan değerlendirmesiBurada amaç, "kara kutu"ya körü körüne güvenmek değil, net denetim kayıtlarına sahip olmaktır. Dahası, testler şu amaçlarla kullanılır: kırmızı takımBunlar, yapay zekanın üretime geçmeden önce başarısız olup olmadığını veya düzensiz davranıp davranmadığını görmek için yapılan simüle edilmiş saldırılardır.
İlginç bir şekilde, yapay zeka aynı zamanda bir kalkan görevi de görüyor. erken uyarı sistemi Ağ trafiğindeki şüpheli davranışları geleneksel kural tabanlı sistemlerden çok daha hızlı bir şekilde izleyebilen ve aktif bir savunma aracı haline gelen bir sistem.
Otomasyona Farklı Yaklaşımlar: Komut Satırı Arayüzünden Yazılıma
Otomasyon her zaman gelişmiş yapay zeka anlamına gelmez; bazen daha basit şeylerle başlar. Bir yandan elimizde şunlar var: komut satırı arayüzü (CLI)Yöneticilerin komut dizilerini çalıştırmak için shell betikleri kullandığı yer. Bu klasik bir yöntemdir, kullanışlıdır ancak mevcut ölçek için sınırlıdır.
Öte yandan, yazılım tabanlı otomasyonBulutta veya yerel sunucularda bulunan donanımlarla iletişim kurmak için API'leri kullanan bu sistemler, envanterlerin ve uç noktaların çok daha çevik bir şekilde organize edilmesini sağlar. Bu, Makine Öğrenimi ile birleştirildiğinde, sistem çok daha verimli hale gelir. geçmiş hatalardan ders çıkarmak ve olayların çözümlenmesinde daha hızlı hale gelir.
Telekomünikasyonun ötesinde akıllı otomasyon
RAN şu anda en önemli alan olsa da, akıllı otomasyon (AI + RPA) diğer sektörlerde de uygulanmaktadır. Örneğin, kamu yönetiminde, kullanımı... Robotik Proses Otomasyonu (RPA) Bu, form doldurma veya dosya işleme gibi mekanik insan görevlerinin taklit edilmesine olanak tanıyarak çalışanların daha yüksek katma değerli görevlere odaklanmasını sağlar.
Teknolojiler gibi akıllı belge işleme (IDP) Bu araçlar, metin içeren görselleri düzenlenebilir verilere dönüştürmenize olanak tanıyarak sosyal yardımların veya emeklilik ödemelerinin yönetimini kolaylaştırır. Bu yol, hiper otomasyon Bu, idari süreçleri, telefon şebekelerinde ulaşmayı hedeflediğimiz kadar akıcı ve hatasız hale getirmeyi amaçlamaktadır.
Bu müdahale gerektirmeyen yazılım katmanlarının entegrasyonu, altta yatan tüm teknolojik mimariyi değiştirmeye gerek kalmadan performansı iyileştirmeye olanak tanır ve böylece aşağıdaki sorunları ortadan kaldırır: darboğazları ve hizmetlerin günde 24 saat, haftada 7 gün çalışmasına olanak sağlamak.
Daha otonom ağlara ve dijital yönetimlere geçiş, açık ekosistemlerin olgunluğuna ve yapay zekanın titiz insan gözetimiyle entegre edilebilme yeteneğine bağlıdır. Başarı, yazılım ve makine öğreniminin verimliliğini sağlam veri yönetimiyle birleştirmede, altyapının (ister 5G anteni ister bir yönetim süreci olsun) sürdürülebilir, güvenli ve son derece hızlı olmasını sağlamada yatmaktadır.
