KI spielt eine wichtige Rolle bei der Netzwerkautomatisierung für 5G, was zu einer verbesserten Effizienz, Zuverlässigkeit und der Schaffung neuer Einnahmequellen führt [3] [8]. Es ermöglicht Echtzeit-Entscheidungsfindung, prädiktive Analysen und optimiert die Netzwerkleistung [1].
** AI-gesteuerte Netzwerkoptimierung: Die Fähigkeit von AI, die Netzwerkleistung zu optimieren, ist einer der aufregendsten Fortschritte, die sie 5G-Netzwerken mit sich bringt [2]. Mit der zunehmenden Komplexität des Verwaltens von Millionen von Geräten in einem 5G-Netzwerk tritt KI ein, um den Verkehr in Echtzeit zu überwachen, Stauung zu erkennen und den Verkehr automatisch umzuleiten, um Verzögerungen zu verhindern [2] [4]. Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es KI, die Gebrauchsgebrauch der Bandbreite zu optimieren, indem Verkehrspikes vorhergesagt und bei Bedarf Ressourcen zugewiesen werden, wodurch eine optimale Leistung gewährleistet ist [2] [4]. AI passt auch die Ressourcen anhand der Nachfrage an, wobei die Netzwerkstabilität ohne menschliche Intervention aufrechterhalten wird [2].
** Automatisierte Netzwerkoperationen: AI automatisiert kritische Aufgaben wie Ressourcenverwaltung, Fehlererkennung und Netzwerkparameteranpassungen, Reduzierung menschlicher Interventionen, Minimierung von Fehlern und Beschleunigung der Antwortzeiten für Netzwerkprobleme [6]. KI zeichnet sich durch die Optimierung der Spektrumallokation und des Energieverbrauchs durch Analyse von Nutzungsmustern und Vorhersage der Nachfrage zur dynamischen Zuordnung von Netzwerkressourcen und der Gewährleistung einer optimalen Gebrauchsnutzung und minimaler Latenz [6].
** Vorhersagewartungs- und Fehlererkennung: AI verbessert die Konnektivität und Zuverlässigkeit in 5G durch Vorhersagewartung und Fehlererkennung [4]. Es überwacht die Gesundheit der Netzwerke und identifiziert potenzielle Probleme, wobei historische Daten und Echtzeitmessungen verwendet werden, um die Ausrüstung des Geräts vorherzusagen und vorbeugende Maßnahmen zu ermöglichen, was die Betriebskosten senkt und den Lebenszyklus von Netzwerkgeräten erweitert [4] [5].
** AI-gesteuerte Netzwerksicherheit: KI verbessert die Sicherheit in 5G-Netzwerken, indem sie die Echtzeit-Bedrohungserkennung durch die Analyse von Verkehrsmustern und Benutzern und automatisierten Antworten unter Verwendung von Gegenmaßnahmen wie dem Verschieben des Verkehrs oder der Aktivierung gesicherter Maßnahmen ergeben [4]. AI verbessert auch die Kommunikationsverschlüsselung, um Verstöße zu verhindern [4]. Die neuronale KI stärkt die Netzwerksicherheit, indem sie Bedrohungen schneller erkennen als herkömmliche Methoden und potenzielle Probleme [1].
** Monetarisierung von 5G -Netzwerken: KI und Netzwerkautomatisierung sind wichtige Treiber der 5G -Mobilfunkentwicklung, da sie für die Netzwerkmonetarisierung erforderlich sind [3]. Die KI-gesteuerte Netzwerkautomation erleichtert die Erstellung anpassbarer Netzwerkscheiben, die auf bestimmte Industrieanforderungen wie autonome Fahrzeuge, intelligente Städte und abgelegene Gesundheitsversorgung zugeschnitten sind und zu Premium-Preisen angeboten werden können [9].
Zitate:
[1] https://mischadohler.com/harnessing-neural-ai-for-network-automation-in-pelecom/
[2] https://www.hashstudioz.com/blog/ai-in-5g-networks-advancements-challenges-and-real-world-use-castes/
[3] https://networkblog.global.fujitsu.com/2023/01/18/how-will-ai-ml-andwork-automation-drive-5g-infrastructure-evolution/
[4] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[5] https://www.verizon.com/business/resources/articles/ai-and-networking-work-together-for-5g-network-automation/
[6] https://mischadohler.com/fundamentals-ai-5g-networks/
[7] https://www.nokia.com/artificial-intelligence/
[8] https://mischadohler.com/ai-driven-network-optimization/
[9] https://www.rcrwireleless.com/20240722/fundamentals/telco-ai-for-network-automation-and-5g-monetization