На этом чемпионате мира «умный арбитр» стал одним из главных трендов. SAOT объединяет данные со стадиона, правила игры и искусственный интеллект для автоматического быстрого и точного принятия решений в ситуациях офсайда.
Пока тысячи фанатов приветствовали или сокрушались по поводу повторов 3D-анимации, мои мысли были устремлены к сетевым кабелям и оптическим волокнам, проложенным за телевизором и ведущим к коммуникационной сети.
Для обеспечения более плавного и четкого просмотра для фанатов в коммуникационной сети также происходит интеллектуальная революция, подобная SAOT.
В 2025 году будет реализован проект L4.
Правило офсайда сложное, и судье очень трудно принять точное решение в нужный момент, учитывая сложные и изменчивые условия на поле. Поэтому спорные решения по офсайду часто встречаются в футбольных матчах.
Аналогичным образом, коммуникационные сети представляют собой чрезвычайно сложные системы, и использование человеческих методов для анализа, оценки, ремонта и оптимизации сетей в течение последних нескольких десятилетий является как ресурсоемким, так и подверженным человеческим ошибкам.
Более сложная ситуация заключается в том, что в эпоху цифровой экономики, когда коммуникационная сеть стала основой для цифровой трансформации тысяч линий и предприятий, потребности бизнеса стали более разнообразными и динамичными, и от стабильности, надежности и гибкости сети требуются более высокие показатели, а традиционный режим работы, основанный на человеческом труде и техническом обслуживании, становится все труднее поддерживать.
Ошибка в оценке офсайда может повлиять на результат всей игры, но для коммуникационной сети «ошибка» может привести к тому, что оператор упустит быстро меняющиеся рыночные возможности, вызовет сбои в производстве предприятий и даже повлияет на весь процесс социально-экономического развития.
Выбора нет. Сеть должна быть автоматизированной и интеллектуальной. В этом контексте ведущие мировые операторы заявляют о необходимости создания самоинтеллектуальных сетей. Согласно трехстороннему отчету, 91% мировых операторов включили автономные интеллектуальные сети в свои стратегические планы, а более 10 крупнейших операторов объявили о своей цели достичь уровня L4 к 2025 году.
Среди них China Mobile находится в авангарде этих изменений. В 2021 году China Mobile опубликовала «белую книгу» по самоинтеллектуальным сетям, впервые в отрасли предложив количественную цель — достижение уровня самоинтеллектуальных сетей L4 к 2025 году, а также предложив создать внутренние возможности по эксплуатации и техническому обслуживанию сети, обеспечивающие «самостоятельную настройку, самовосстановление и самооптимизацию», и обеспечить клиентам «нулевое время ожидания, нулевые сбои и нулевые контакты» вовне.
Интернет-самоанализ, подобный «умному арбитру».
Система SAOT состоит из камер, датчиков внутри мяча и систем искусственного интеллекта. Камеры и датчики внутри мяча собирают данные в режиме реального времени, а система ИИ анализирует эти данные в режиме реального времени и точно рассчитывает положение. Система ИИ также внедряет правила игры для автоматического определения положения вне игры в соответствии с этими правилами.
Между автоинтеллектуализацией сетей и реализацией SAOT есть некоторые сходства:
Во-первых, необходимо глубоко интегрировать сетевые технологии и системы восприятия для всестороннего и оперативного сбора информации о сетевых ресурсах, конфигурации, состоянии сервисов, неисправностях, журналах и других данных, чтобы обеспечить богатый набор данных для обучения и анализа искусственного интеллекта. Это согласуется с подходом SAOT, который собирает данные с камер и датчиков внутри шара.
Во-вторых, необходимо унифицированно ввести в систему ИИ большой объем ручного опыта в области устранения препятствий и оптимизации, руководств по эксплуатации и техническому обслуживанию, технических характеристик и другой информации для проведения автоматического анализа, принятия решений и их выполнения. Это похоже на то, как SAOT вводит в систему ИИ правило офсайда.
Более того, поскольку коммуникационная сеть состоит из множества доменов, например, открытие, блокировка и оптимизация любой мобильной услуги могут быть завершены только посредством сквозного взаимодействия множества поддоменов, таких как беспроводная сеть доступа, сеть передачи данных и основная сеть, а самоинтеллектуальная сеть также требует «многодоменного взаимодействия». Это аналогично тому факту, что SAOT необходимо собирать видео- и сенсорные данные из нескольких измерений для принятия более точных решений.
Однако коммуникационная сеть гораздо сложнее, чем футбольное поле, и бизнес-сценарий — это не просто «штрафной аут», а чрезвычайно разнообразная и динамичная ситуация. В дополнение к этим трем сходствам, при переходе сети к более высокому уровню автономии следует учитывать следующие факторы:
Во-первых, необходимо интегрировать облако, сеть и сетевые устройства с искусственным интеллектом. Облако собирает огромные массивы данных по всей области, непрерывно проводит обучение ИИ и генерацию моделей, а затем передает модели ИИ на сетевой уровень и сетевые устройства; сетевой уровень обладает средними возможностями обучения и рассуждений, что позволяет реализовать замкнутый цикл автоматизации в одной области. Сетевые устройства могут анализировать данные и принимать решения вблизи источников, обеспечивая устранение неполадок в режиме реального времени и оптимизацию сервисов.
Во-вторых, унифицированные стандарты и промышленная координация. Самоинтеллектуальная сеть — это сложная система проектирования, включающая множество оборудования, систем управления сетью и программного обеспечения, а также множество поставщиков, и она сопряжена с трудностями в обеспечении взаимодействия, междоменной связи и другими проблемами. В то же время многие организации, такие как TM Forum, 3GPP, ITU и CCSA, продвигают стандарты для самоинтеллектуальных сетей, но в разработке стандартов наблюдается определенная фрагментация. Также важно, чтобы отрасли работали вместе над созданием унифицированных и открытых стандартов, таких как архитектура, интерфейс и система оценки.
В-третьих, трансформация талантов. Самоинтеллектуальная сеть — это не только технологическое изменение, но и изменение талантов, культуры и организационной структуры, что требует трансформации работы по эксплуатации и техническому обслуживанию от «сетецентрированной» к «бизнесцентрированной», трансформации персонала по эксплуатации и техническому обслуживанию от аппаратной культуры к программной, и от монотонного труда к творческому.
L3 уже в пути
Где сегодня находится сеть автоинтеллекта? Насколько мы близки к уровню L4? Ответ можно найти в трех примерах внедрения, представленных президентом Huawei Public Development Лу Хунцзю в его выступлении на Глобальной партнерской конференции China Mobile 2022.
Инженеры по обслуживанию сетей, пожалуй, все знают, что домашняя сеть является самой большой проблемой для оператора в процессе эксплуатации и технического обслуживания. Она состоит из домашней сети, сети ODN, сети передачи данных и других доменов. Сеть сложна, и в ней много пассивных, «неработающих» устройств. Всегда возникают проблемы, такие как нечувствительное восприятие сервиса, медленная реакция и сложность поиска и устранения неисправностей.
Учитывая эти проблемы, China Mobile сотрудничает с Huawei в провинциях Хэнань, Гуандун, Чжэцзян и других. В плане улучшения широкополосных услуг, благодаря сотрудничеству в области интеллектуального оборудования и центров контроля качества, удалось добиться точного восприятия пользовательского опыта и точного определения проблем низкого качества. Показатель улучшения качества обслуживания пользователей с низким уровнем сигнала увеличился до 83%, а показатель успешности маркетинга FTTR, Gigabit и других услуг вырос с 3% до 10%. В плане устранения препятствий в оптической сети, интеллектуальное выявление скрытых опасностей на одном и том же маршруте осуществляется путем извлечения информации о характеристиках рассеяния оптического волокна и модели ИИ с точностью до 97%.
В контексте экологичного и эффективного развития энергосбережение в сетях является основным направлением деятельности современных операторов. Однако из-за сложной структуры беспроводных сетей, наложения и перекрестного покрытия многочастотных диапазонов и многостандартных протоколов, работа сотовой связи в различных сценариях сильно меняется со временем. Поэтому полагаться на искусственные методы для точного энергосберегающего отключения невозможно.
В условиях возникающих трудностей обе стороны совместно работали в провинциях Аньхой, Юньнань, Хэнань и других на уровне управления сетью и уровне сетевых элементов, чтобы снизить среднее энергопотребление отдельной станции на 10% без ущерба для производительности сети и пользовательского опыта. Уровень управления сетью разрабатывает и реализует стратегии энергосбережения на основе многомерных данных всей сети. Уровень сетевых элементов в режиме реального времени отслеживает и прогнозирует изменения в работе соты и точно реализует стратегии энергосбережения, такие как отключение несущих и символов.
Из приведенных выше примеров нетрудно заметить, что, подобно «интеллектуальному арбитру» в футбольном матче, коммуникационная сеть постепенно реализует самоинтеллектуализацию на основе конкретных сцен и отдельных автономных областей посредством «слияния восприятия», «искусственного интеллекта» и «многомерного взаимодействия», так что путь к продвинутой самоинтеллектуализации сети становится все более очевидным.
Согласно TM Forum, самоинтеллектуальные сети уровня L3 «способны в режиме реального времени отслеживать изменения в окружающей среде, а также самооптимизироваться и самонастраиваться в рамках конкретных сетевых специализаций», в то время как сети уровня L4 «обеспечивают прогнозируемое или активное замкнутое управление сетями, ориентированными на бизнес и клиентский опыт, в более сложных средах в нескольких сетевых доменах». Очевидно, что в настоящее время автоинтеллектуальные сети приближаются к уровню L3 или уже достигают его.
Все три колеса направляются в L4
Итак, как же ускорить переход автономных интеллектуальных сетей на уровень L4? Лу Хунцзю сказал, что Huawei помогает China Mobile достичь цели уровня L4 к 2025 году, используя трехсторонний подход, включающий автономию в одной области, междоменное сотрудничество и промышленное взаимодействие.
В аспекте автономности в одной области, во-первых, сетевые устройства интегрируются с системами восприятия и вычислений. С одной стороны, внедряются инновационные технологии, такие как оптическая радужная оболочка глаза и устройства для измерения в реальном времени, для реализации пассивного восприятия на уровне миллисекунд. С другой стороны, интегрируются технологии маломощных вычислений и потоковых вычислений для создания интеллектуальных сетевых устройств.
Во-вторых, уровень управления сетью с искусственным интеллектом может объединяться с интеллектуальными сетевыми элементами для реализации замкнутого цикла восприятия, анализа, принятия решений и выполнения, что позволяет реализовать автономный замкнутый цикл самоконфигурации, самовосстановления и самооптимизации, ориентированный на работу сети, обработку неисправностей и оптимизацию сети в единой области.
Кроме того, уровень управления сетью предоставляет открытый интерфейс «вверх» для связи с уровнем управления услугами верхнего уровня, что облегчает междоменное взаимодействие и обеспечивает безопасность услуг.
В контексте межотраслевого сотрудничества Huawei делает акцент на комплексной реализации эволюции платформы, оптимизации бизнес-процессов и трансформации персонала.
Платформа эволюционировала от системы поддержки дымовых труб до самодостаточной платформы, интегрирующей глобальные данные и экспертный опыт. Бизнес-процессы, ориентированные на сеть и рабочие задания, были преобразованы в процессы, ориентированные на опыт и предполагающие бесконтактное взаимодействие. В плане трансформации персонала, благодаря созданию системы разработки с низким уровнем кодирования и атомарной инкапсуляции возможностей эксплуатации и технического обслуживания, а также сетевых возможностей, порог трансформации персонала КТ в цифровой интеллект был снижен, и команда эксплуатации и технического обслуживания получила помощь в преобразовании в высококвалифицированных специалистов в области КИТО.
Кроме того, Huawei содействует сотрудничеству различных организаций по стандартизации для достижения единых стандартов в области архитектуры, интерфейса, классификации, оценки и других аспектов интеллектуальных сетей. Компания способствует развитию промышленной экосистемы путем обмена практическим опытом, продвижения трехсторонней оценки и сертификации, а также создания промышленных платформ; и сотрудничает с подразделением интеллектуальной эксплуатации и технического обслуживания China Mobile для совместного поиска и решения ключевых технологических задач, обеспечивая независимость и управляемость этих задач.
Исходя из упомянутых выше ключевых элементов самодостаточной сети, по мнению автора, «тройка» Huawei обладает структурой, технологиями, сотрудничеством, стандартами, талантами, всесторонним охватом и целенаправленной силой, что делает ее перспективной.
Создание самодостаточных сетей — заветная мечта телекоммуникационной отрасли, известная как «поэзия и дистанция в телекоммуникационной индустрии». Этот путь также называют «долгим» и «полным трудностей» из-за огромной и сложной коммуникационной сети и бизнеса. Но, судя по этим успешным проектам и способности тройки поддерживать их, мы видим, что поэзия уже не является чем-то самонадеянным, и до нее еще далеко. Благодаря согласованным усилиям телекоммуникационной отрасли, она становится все более захватывающей.
Дата публикации: 19 декабря 2022 г.