AI vaidina svarbų vaidmenį 5G tinklo automatizavime, todėl pagerėja efektyvumas, patikimumas ir naujų pajamų srautų sukūrimas [3] [8]. Tai įgalina sprendimų priėmimą realiuoju laiku, numatomą analizę ir optimizuoja tinklo našumą [1].
** AI varomas tinklo optimizavimas: AI gebėjimas optimizuoti tinklo našumą yra vienas įdomiausių pasiekimų, kuriuos jis suteikia 5G tinklams [2]. Didėjant milijonų įrenginių valdymui 5G tinkle, AI žingsniai siekia stebėti srautą realiuoju laiku, aptikti spūstis ir automatiškai perkelti srautą, kad būtų išvengta vėlavimų [2] [4]. Mašinų mokymosi algoritmai leidžia AI optimizuoti pralaidumo naudojimą numatant eismo smaigalius ir paskirstant išteklius ten, kur reikia, užtikrinant optimalų našumą [2] [4]. PG taip pat koreguoja išteklius pagal paklausą, palaikant tinklo stabilumą be žmogaus intervencijos [2].
** Automatinės tinklo operacijos: AI automatizuoja kritines užduotis, tokias kaip išteklių valdymas, gedimų aptikimas ir tinklo parametrų koregavimai, mažinant žmogaus intervenciją, sumažinant klaidas ir pagreitinant reagavimo laiką į tinklo problemas [6]. PG išsiskiria optimizuojant spektro paskirstymą ir energijos suvartojimą analizuodama naudojimo modelius ir numatant paklausą dinamiškai paskirstyti tinklo išteklius, užtikrinant optimalų pralaidumo panaudojimą ir minimalų latenciją [6].
** Nuspėjamasis priežiūra ir gedimų aptikimas: AI padidina ryšį ir patikimumą 5G per numatomą techninę priežiūrą ir gedimų aptikimą [4]. Jis stebi tinklo sveikatą ir nustato galimas problemas, naudodamas istorinius duomenis ir realaus laiko matavimus, kad būtų galima numatyti įrangos suskirstymą ir įgalinti prevencinius veiksmus, kurie sumažina veiklos išlaidas ir pratęsia tinklo įrangos gyvavimo ciklą [4] [5].
** AI varomas tinklo saugumas: AI padidina saugumą 5G tinkluose, pateikdama realaus laiko grėsmės aptikimą analizuojant eismo modelius ir vartotojo elgesį, ir automatizuotus atsakymus, naudojant tokias atsakomybes kaip srauto judėjimas ar užtikrintos priemonės suaktyvinančios priemonės [4]. PG taip pat padidina komunikacijos šifravimą, kad būtų išvengta pažeidimų [4]. Neuroninė AI sustiprina tinklo saugumą, nustatydama grėsmes greičiau nei tradiciniai metodai ir užkirsti kelią galioms problemoms [1].
** 5G tinklų pinigų išrinkimas: AI ir tinklo automatizavimas yra pagrindiniai 5G ląstelių evoliucijos varikliai, nes jie yra būtini dėl tinklo pinigų gavimo [3]. AI-valdoma tinklo automatizavimas palengvina pritaikomų tinklo pjūvių, pritaikytų konkretiems pramonės poreikiams, tokių kaip autonominės transporto priemonės, išmanieji miestai ir nuotolinė sveikatos priežiūra, sukūrimą, kurį galima siūlyti pagal įmokų tarifus [9].
Citatos:
[1] https://mischadohler.com/harnessing-neural-ai-for-network-automation-in-telecom/
[2] https://www.hashstudioz.com/blog/ai-in-5g-networks-advancements-challenges-andreal-world-use-cases/
[3] https://networkblog.global.fujitsu.com/2023/01/18/how-will-ai-ml--ne-ne-ne-newwork-automation-drive-5g-infrastructure-evolution/
[4] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[5] https://www.verizon.com/Business/resources/articles/s/ai-and-ne-detworking-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.rcrwireless.com/20240722/fundamentals/telco-ai-for-network-automation-and-5g montezizacija