Три важных варианта использования искусственного интеллекта в телекоммуникациях

По прогнозам, к 2033 году объем бизнеса в области искусственного интеллекта в телекоммуникациях достигнет 42 миллиардов долларов

В то время как шумиха вокруг искусственного интеллекта (ИИ) набирает обороты, ИИ также приносит реальную пользу реальному бизнесу, и будущее кажется относительно светлым. Сосредоточив внимание на вариантах использования искусственного интеллекта в телекоммуникациях, аналитик Tantra Пракаш Сангам, выступая на недавнем форуме Telco AI Forum (доступен по запросу здесь), разделил все на три широкие категории вариантов использования: сетевое планирование и определение размеров, клиентские и сетевые операции и управление радиолинией.

Сангам также поделился важным напоминанием о том, что в данном конкретном случае старое снова становится новым. “ИИ не является чем-то новым для телекоммуникаций как таковых”, – сказал он. “Мы очень долго занимались умными вещами в сети, на устройствах, для подключения. Я бы сказал, больше десяти лет ”. Он описал технологии самоорганизующихся сетей (SON) как нечто вроде предшественника искусственного интеллекта. Что касается того, что изменилось: “На самом деле мы используем [генеративный] Искусственный интеллект, а также новые модели и концепции для дальнейшего повышения полезности и производительности ”.

Сети правильного размера и цифровые двойники, управляемые искусственным интеллектом

Что касается сетевого планирования и определения размеров, Сангам сказал, что общей целью является создание сетей нужного размера, чтобы они не были перегружены. Искусственный интеллект можно использовать для планирования сайта и покрытия, планирования пропускной способности, прогнозирования роста спроса на трафик и лучшего понимания потребностей в спектре. Долгосрочной целью было бы использовать все данные, лежащие в основе этих процессов, для создания цифрового двойника, который позволил бы осуществлять виртуальное ”развертывание” и ”эксплуатацию” в зависимости от меняющихся условий реального мира.

“Основные цели и преимущества искусственного интеллекта здесь заключаются в сборке нужного размера”, – сказал Сангам. “Как мы все знаем, сети строятся с расчетом на максимальную пропускную способность, и это только на определенный срок…Таким образом, при чрезмерной сборке у оператора возникает множество ненужных затрат. При недостаточной сборке это не создает отличного пользовательского опыта…Вы должны в основном сбалансировать эту сборку, чтобы удовлетворить спрос — не слишком много, не слишком мало, — и именно в этом ИИ блистает ”.

Искусственный интеллект для взаимодействия с клиентами и сетевых операций

Этот конкретный вариант использования искусственного интеллекта в телекоммуникационной отрасли, который охватывает множество более конкретных операционных процессов, отражает две основные проблемы (возможности?) с которыми в настоящее время сталкиваются операторы. Им нужно быстрее зарабатывать больше денег, и им нужно автоматизировать работу сети таким образом, чтобы сэкономить их время и деньги, а также открыть новые возможности, которые, в свою очередь, могли бы привести к более быстрому заработку большего количества денег. Это немного циклически.

Что касается работы с клиентами, Сангам выделил искусственный интеллект – улучшенное обслуживание клиентов, предложения и тарифные планы, рекламу и маркетинг, подготовку клиентов, чат-ботов и устранение неполадок. Что касается сетевых операций, то здесь также есть чат-боты и приложения для устранения неполадок, а также оптимизация сети, управление мобильностью, разделение сети на части, расширенная функциональность и энергосбережение.

Чат-боты с искусственным интеллектом, ориентированные на клиентов, – это “то, где прямо сейчас используется основная часть искусственного интеллекта”, – сказал Сангам. В сети операторы вводят руководства по устранению неполадок и другие технические материалы в модели искусственного интеллекта, к которым инженеры получают доступ через интерфейс чат-бота. “Если вы технический специалист, вы получаете квитанцию о неполадках…по сути, вы задаете вопросы моделям через интерфейс чат-бота … вместо того, чтобы вручную искать все руководства и все остальное. Наиболее вероятная причина и опыт решения подобных проблем ранее уже представлены вам очень быстро.” Сангам, ссылаясь на беседу с техническим директором Telus в Канаде, сказал, что при использовании этого подхода производительность техников повысилась на 20%.

Повышение производительности сети и взаимодействия с пользователями с помощью телекоммуникационного искусственного интеллекта

Сангам сказал, что использование искусственного интеллекта для управления радиолиниями — таких вещей, как оценка канала, определение кодирования, схем модуляции и т.д. … — является областью внимания органа стандартов 3GPP, а учебные пункты из раздела 18 станут рабочими пунктами из раздела 19. Высокий уровень заключается в том, “Как мы можем выбрать наилучший луч для пользователей, которых вы обслуживаете”, – сказал Сангам. “Искусственный интеллект играет здесь огромную роль”.

Сангам резюмировал несколько основных соображений, которые операторам следует иметь в виду:

• Как перейти от автоматизации с открытым контуром к автоматизации с замкнутым контуром.
• Где в сети размещать вычисления для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, что во многом связано с архитектурными тенденциями вокруг виртуализированных и открытых сетей радиодоступа ((RANs).
• Как искусственный интеллект вписывается в внедрение новых технологий управления услугами и оркестровки (SMO) и, в контексте Open RAN, в взаимосвязь с интеллектуальным контроллером RAN реального времени (RIC) и RIC не реального времени.
• Доступ к данным, суверенитет и собственность.
• Логика использования сторонних крупных языковых моделей (LLM) и других типов мультимодальных базовых моделей в отличие от создания моделей для телекоммуникационной отрасли собственными силами или через консорциумы.
• И как работает континуум искусственного интеллекта, охватывающий устройства, пограничные и централизованные облака и саму сеть.