Az AI jelentős szerepet játszik az 5G hálózati automatizálásában, ami jobb hatékonysághoz, megbízhatósághoz és új bevételi források létrehozásához vezet [3] [8]. Ez lehetővé teszi a valós idejű döntéshozatalt, a prediktív elemzést és optimalizálja a hálózati teljesítményt [1].
** AI-vezérelt hálózati optimalizálás: Az AI képessége a hálózati teljesítmény optimalizálására az egyik legizgalmasabb előrelépés, amelyet az 5G hálózatokhoz vezet [2]. A több millió eszköz kezelésének növekvő összetettségével az 5G hálózaton az AI lépések valós időben történő megfigyelése, a torlódások észlelése és a forgalom automatikusan átirányítása a késések megelőzése érdekében [2] [4]. A gépi tanulási algoritmusok lehetővé teszik az AI számára, hogy optimalizálja a sávszélesség -használatot a forgalmi tüskék előrejelzésével és az erőforrások elosztásával, szükség esetén az optimális teljesítmény biztosításával [2] [4]. Az AI az erőforrásokat a kereslet alapján is kiigazítja, fenntartva a hálózati stabilitást emberi beavatkozás nélkül [2].
** Automatizált hálózati műveletek: Az AI automatizálja a kritikus feladatokat, például az erőforrás -kezelést, a hibaérzékelést és a hálózati paraméterek kiigazítását, csökkentve az emberi beavatkozást, minimalizálva a hibákat, és gyorsulni a hálózati problémákra adott válaszidőket [6]. Az AI kitűnő a spektrumelosztás és az energiafogyasztás optimalizálásában a felhasználási minták elemzésével és a kereslet előrejelzésével a hálózati erőforrások dinamikus elosztására, biztosítva az optimális sávszélesség -felhasználást és a minimális késést [6].
** Prediktív karbantartás és hibaérzékelés: Az AI javítja az összeköttetést és a megbízhatóságot az 5G -ben a prediktív karbantartás és a hiba észlelése révén [4]. Figyelemmel kíséri a hálózat egészségét és azonosítja a lehetséges problémákat, a történelmi adatok és a valós idejű mérések felhasználásával a berendezések lebontásának előrejelzésére és a megelőző intézkedések lehetővé tételére, amely csökkenti a működési költségeket és meghosszabbítja a hálózati berendezések életciklusát [4] [5].
** AI-vezérelt hálózati biztonság: Az AI javítja az 5G hálózatok biztonságát azáltal, hogy valós idejű fenyegetések észlelését biztosítja a forgalmi minták és a felhasználói viselkedés elemzésével, valamint az automatizált válaszokkal, amelyek olyan ellenintézkedésekkel, például a forgalom mozgatásával vagy a biztonságos intézkedések aktiválásával [4]. Az AI javítja a kommunikációs titkosítást is a megsértések megelőzése érdekében [4]. A neurális AI erősíti a hálózati biztonságot azáltal, hogy a hagyományos módszereknél gyorsabban észlel, és megakadályozza a lehetséges problémákat [1].
** Az 5G hálózatok bevételszerzése: Az AI és a hálózati automatizálás az 5G celluláris evolúció kulcsfontosságú mozgatórugói, mivel ezek szükségesek a hálózati bevételszerzéshez [3]. Az AI-vezérelt hálózati automatizálás megkönnyíti az egyes iparági igényekhez igazított testreszabható hálózati szeletek, például autonóm járművek, intelligens városok és távoli egészségügyi ellátás létrehozását, amelyek prémium áron kínálhatók [9].
Idézetek:
[1] https://mischamhler.com/harnessing-neural-ai-forhálemelés-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-andwork-automation-rive-5g-infrastructure-evolution/
[4] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[5] https://www.verizon.com/business/resources/articles/s/ai-andwork-work-together-for-5g-network-automation/
[6] https://mischadohler.com/fundamentals-ai-5g-networks/
[7] https://www.nokia.com/articial-intelligence/
[8] https://mischamhler.com/ai-criven-work-optimization/
[9] https://www.rcrwireless.com/20240722/fundamentals/telco-ai-forhorhwork-automation-and-5g-monetization