تعمل البنى المرتكزة على البرمجيات واستراتيجيات البيانات الموحدة وحالات الاستخدام العملية للذكاء الاصطناعي على تحويل طموح المشغل إلى واقع تشغيلي
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) هو السرد التكنولوجي المحدد عبر صناعة الاتصالات. بالنسبة لمشغلي شبكات الهاتف المحمول (MNOs)، يتمثل التحدي والفرصة في تطبيق الذكاء الاصطناعي بطرق تحقق مكاسب تشغيلية قابلة للقياس اليوم مع وضع الأساس لمزيد من الشبكات المستقلة في المستقبل.
ترى Samsung Networks أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعدة في مجال الاتصالات تظهر حيث تتقاطع البيانات والبرامج والواقعية التشغيلية، مما يؤدي إلى استقلالية الشبكة.
البدء بالمشكلات القابلة للحل
بينما تعمل سامسونج على تحقيق شبكات مستقلة بالكامل بحلول عام 2027، ركزت أبحاث الشركة على المدى القريب على حالات الاستخدام عالية التأثير، بما في ذلك تمكين تشغيل أكثر كفاءة في استخدام الطاقة لشبكة الوصول الراديوي (RAN). لقد أثبت تحسين الطاقة أنه أرض خصبة للذكاء الاصطناعي لأنه يجمع بين الحوافز الاقتصادية الواضحة وبيانات الشبكة الوفيرة والمنظمة.
وجدت سامسونج أن التحسين المعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتفوق بشكل كبير على الأساليب اليدوية الحالية التي يستخدمها المشغلون بالفعل. وتمكن مهندسو سامسونج من التحقق من توفير الحد الأقصى لاستهلاك الطاقة بنسبة 35% للمشغل الرئيسي، وذلك باستخدام أنماط حركة مرور الخلايا الفردية لضبط الوقت الذي يتم فيه إيقاف تشغيل عناصر الشبكة.
ومن خلال تكييف سلوك الشبكة مع ظروف الاستخدام المحلي، يتيح الذكاء الاصطناعي استراتيجيات أكثر تفصيلاً وقوة لتوفير الطاقة دون المساس بالأداء. تساعد هذه الأنواع من المكاسب المستهدفة المشغلين على بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي وخلق زخم نحو التشغيل الآلي على نطاق أوسع.
تطبيق الذكاء الاصطناعي على قرارات الراديو المعقدة
بالإضافة إلى توفير الطاقة، تستخدم سامسونج الذكاء الاصطناعي لمواجهة تحديات تحسين RAN المعقدة التي تعتمد تقليديًا على الخبرة البشرية العميقة. يتضمن أحد الأمثلة موازنة السعة والتغطية من خلال تحسين معلمات الهوائي، مما أدى إلى زيادة في الإنتاجية بنسبة 9% تقريبًا دون أي فقدان للاتصال.
هذه النتائج، التي تم التحقق من صحتها في البداية من خلال المحاكاة وتتقدم الآن نحو النشر في العالم الحقيقي، توضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز حتى المجالات الهندسية عالية التخصص. ومع ذلك، مع تزايد انتشار الذكاء الاصطناعي عبر الشبكة، قد تظهر تحديات جديدة حول التنسيق وتحديد الأولويات وحل النزاعات بين الأنظمة الآلية المتعددة.
البيانات والبرمجيات كعوامل تمكين أساسية
بالنسبة للمشغلين الذين يسعون إلى تجاوز مرحلة الطيارين، يعتمد النجاح في مجال الذكاء الاصطناعي على ركيزتين أساسيتين: البيانات والبرمجيات. يعد حجم البيانات وجودتها أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عند العمل على التحسين الشامل، والمفتاح هو تجميع البيانات من جميع أجزاء الشبكات في مكان مركزي واحد.
يتمثل النهج الذي تتبعه سامسونج في كسر صوامع البيانات التقليدية عبر نطاقات RAN والمجالات الأساسية والإدارة؛ يتم بعد ذلك توحيد هذه البيانات في طبقة مشتركة حيث يمكن تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كلي. البرمجيات هي الوجه الآخر للعملة وتفتح مستوى جديدًا من المرونة. ومن خلال فصل البرامج عن الأجهزة عبر الشبكة، يكتسب المشغلون المرونة اللازمة لوضع أعباء العمل ديناميكيًا حيث يقدمون أفضل أداء وكفاءة.
من الأتمتة إلى الحكم الذاتي
تم تصميم مجموعة عمليات شبكة CognitiV من سامسونج لدعم هذه الرحلة الإضافية، مما يسمح للمشغلين بالبدء بتحسينات ذات تركيز ضيق والتوسع نحو سلوك أكثر استقلالية بمرور الوقت. وينصب التركيز على الثقة والتحول التدريجي بدلاً من التعطيل المفاجئ.
بمرور الوقت، ومع انتقال أنظمة الذكاء الاصطناعي من تقديم التوصيات إلى اتخاذ إجراءات مباشرة، يمكن للمشغلين تقليل التعقيد التشغيلي وخفض تكاليف التشغيل وإعادة تخصيص الخبرة البشرية نحو المهام ذات القيمة الأعلى. ومن وجهة نظر سامسونج، فإن هذا التقدم من الأتمتة المساعدة إلى الاستقلالية الموثوقة هو المكان الذي ستتحقق فيه في النهاية قيمة الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل في مجال الاتصالات.
