AI odgrywa znaczącą rolę w automatyzacji sieci 5G, co prowadzi do lepszej wydajności, niezawodności i tworzenia nowych strumieni przychodów [3] [8]. Umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, analizy predykcyjne i optymalizuje wydajność sieci [1].
** Optymalizacja sieci kierowana przez AI: Zdolność AI do optymalizacji wydajności sieci jest jednym z najbardziej ekscytujących postępów, jakie wnosi do sieci 5G [2]. Wraz ze wzrostem złożoności zarządzania milionami urządzeń w sieci 5G, AI wkracza w monitorowanie ruchu w czasie rzeczywistym, wykryć zator i automatycznie przekierowuje ruch, aby zapobiec opóźnieniu [2] [4]. Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają sztucznej inteligencji optymalizować wykorzystanie przepustowości poprzez przewidywanie skoków ruchu i przydzielanie zasobów w razie potrzeby, zapewniając optymalną wydajność [2] [4]. AI dostosowuje również zasoby na podstawie popytu, utrzymując stabilność sieci bez interwencji człowieka [2].
** Zautomatyzowane operacje sieciowe: AI automatyzuje krytyczne zadania, takie jak zarządzanie zasobami, wykrywanie błędów i korekty parametrów sieci, zmniejszanie interwencji człowieka, minimalizowanie błędów i przyspieszanie czasów reakcji na problemy sieciowe [6]. AI wyróżnia się optymalizacją alokacji widma i zużycia energii poprzez analizę wzorców użytkowania i przewidywanie zapotrzebowania na dynamiczne alokacja zasobów sieciowych, zapewniając optymalne wykorzystanie przepustowości i minimalne opóźnienie [6].
** Przewidywalne utrzymanie i wykrywanie błędów: AI zwiększa łączność i niezawodność w 5G poprzez konserwację predykcyjną i wykrywanie błędów [4]. Monitoruje zdrowie sieciowe i identyfikuje potencjalne problemy, wykorzystując dane historyczne i pomiary w czasie rzeczywistym w celu przewidywania awarii sprzętu i umożliwienia działań zapobiegawczych, co obniża wydatki operacyjne i rozszerza cykl życia sprzętu sieciowego [4] [5].
** Bezpieczeństwo sieciowe kierowane przez AI: AI zwiększa bezpieczeństwo w sieciach 5G, zapewniając wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym poprzez analizę wzorców ruchu i zachowań użytkowników oraz zautomatyzowane reakcje przy użyciu środków zaradczych, takich jak ruch ruchu lub aktywowanie zabezpieczonych miar [4]. AI poprawia również szyfrowanie komunikacji, aby zapobiec naruszeniom [4]. Neural AI wzmacnia bezpieczeństwo sieci, wykrywając zagrożenia szybciej niż tradycyjne metody i zapobiegając potencjalnym problemom [1].
** Monetyzacja sieci 5G: AI i automatyzacja sieci są kluczowymi czynnikami ewolucji komórkowej 5G, ponieważ są one niezbędne do monetyzacji sieci [3]. Automatyzacja sieci oparta na AI ułatwia tworzenie konfigurowalnych plasterków sieciowych dostosowanych do określonych potrzeb branżowych, takich jak pojazdy autonomiczne, inteligentne miasta i zdalna opieka zdrowotna, które można oferować według stawek premium [9].
Cytaty:
[1] https://mischadohler.com/harnessing-neural-ai-for-network-automation-in-telecom/
[2] https://www.hashstudioz.com/blog/ai-in-5g-retworks-advancements-challenges-and-real-world-use-cases/
[3] https://networkblog.global.fujitsu.com/2023/01/18/how-will-ai-ml-and-network-automation-drive-5g-infrastructure-evolution/
[4] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-nitworks
[5] https://www.verizon.com/business/resources/articles/s/ai-and-networking-work-together-for-5g-retwork-automation/
[6] https://mischadohler.com/fundamentals-ai-5g-nitworks/
[7] https://www.nokia.com/artificial-intelligence/
[8] https://mischadohler.com/ai-driven-nitwork-optimization/
[9] https://www.rcrwireless.com/20240722/fundamentals/telco-ai-for-retwork-automation-and-5g-monetization