AI відіграє значну роль у автоматизації мережі для 5G, що призводить до підвищення ефективності, надійності та створення нових потоків доходів [3] [8]. Це дозволяє прийняти рішення в режимі реального часу, прогнозувати аналітику та оптимізує продуктивність мережі [1].
** Оптимізація мережі, орієнтованої на AI: здатність AI оптимізувати продуктивність мережі-це одне з найбільш захоплюючих досягнень, які він приносить до 5G мереж [2]. Зі збільшенням складності управління мільйонами пристроїв у мережі 5G, AI вступає для моніторингу трафіку в режимі реального часу, виявлення перевантаженості та автоматичного перенесення трафіку для запобігання затримок [2] [4]. Алгоритми машинного навчання дозволяють AI оптимізувати використання пропускної здатності, прогнозувавши шипи трафіку та розподіляючи ресурси, де це необхідно, забезпечуючи оптимальну продуктивність [2] [4]. AI також коригує ресурси на основі попиту, підтримуючи стабільність мережі без втручання людини [2].
** Автоматизовані мережеві операції: AI автоматизує критичні завдання, такі як управління ресурсами, виявлення несправностей та коригування параметрів мережі, зменшення втручання людини, мінімізація помилок та прискорення часу відповіді на мережеві проблеми [6]. AI перевершує оптимізацію розподілу спектру та споживання енергії шляхом аналізу моделей використання та прогнозування попиту на динамічне розподіл мережевих ресурсів, забезпечуючи оптимальне використання пропускної здатності та мінімальну затримку [6].
** Прогнозне обслуговування та виявлення несправностей: AI підвищує зв’язок та надійність у 5G за допомогою прогнозного обслуговування та виявлення несправностей [4]. Він контролює мережу здоров'я та визначає потенційні проблеми, використовуючи історичні дані та вимірювання в режимі реального часу для прогнозування розбиття обладнання та забезпечення профілактичних дій, що знижує експлуатаційні витрати та розширює життєвий цикл мережевого обладнання [4] [5].
** Безпека мережі, орієнтована на AI: AI підвищує безпеку в мережах 5G, забезпечуючи виявлення загроз у режимі реального часу шляхом аналізу моделей трафіку та поведінки користувачів, а також автоматизовані відповіді за допомогою контрзаходів, таких як переміщення трафіку або активізація захищених заходів [4]. AI також посилює шифрування комунікації для запобігання порушеннях [4]. Нейронний ШІ зміцнює безпеку мережі, виявляючи загрози швидше, ніж традиційні методи та запобігаючи потенційним проблемам [1].
** Монетизація мереж 5G: AI та автоматизація мережі - це ключові драйвери еволюції 5G, оскільки вони необхідні для монетизації мережі [3]. Автоматизація мережі, керованої AI, сприяє створенню настроюваних мережевих шматочків, пристосованих до конкретних галузевих потреб, таких як автономні транспортні засоби, розумні міста та віддалена медична допомога, які можна запропонувати за преміальними тарифами [9].
Цитати:
[1] https://mischadohler.com/harnessing-neural-ai-for-network-automation-in-telecom/
[2] https://www.hashstudioz.com/blog/ai-in-5g-networks-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-networks
[5] https://www.verizon.com/business/resources/articles/s/ai-andnetworking-work-together-for-5g-network-automation/
[6] https://mischadohler.com/fundamentals-ai-5g-networks/
[7] https://www.nokia.com/artificial-intelligent/
[8] https://mischadohler.com/ai-driven-network-optimization/
[9] https://www.rcrwireless.com/20240722/fundamentals/telco-ai-for-network-automation-and-5g-monetization