يتم استخدام الذكاء الاصطناعى بشكل متزايد للتنبؤ بالانقطاع في بيئات 5G ومنعه ، مما يعزز بشكل كبير من موثوقية الشبكة والكفاءة التشغيلية.
الصيانة التنبؤية واكتشاف الشذوذ
تقوم الذكاء الاصطناعى بالاستفادة من الخوارزميات المتقدمة لتحليل كميات هائلة من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة شبكات 5G في الوقت الفعلي. تتيح هذه القدرة تحديد القضايا المحتملة قبل تصاعدها إلى مشاكل كبيرة. من خلال توظيف تقنيات التعلم الآلي ، يمكن أن أنظمة الذكاء الاصطناعى التعرف على الأنماط والحالات الشاذة التي تدل على الفشل الوشيك ، مما يتيح استراتيجيات الصيانة الاستباقية [1] [3]. على سبيل المثال ، يمكن للتحليلات التنبؤية التنبؤ بتعطلات المعدات وتحسين جداول الصيانة ، وبالتالي تقليل تكاليف التوقف والتشغيل [2] [3].المراقبة في الوقت الفعلي وتخصيص الموارد الديناميكية
تراقب الأنظمة التي تعمل بالطاقة الذاتي أداء الشبكة باستمرار ، مما يتيح الكشف الفوري عن المخالفات. تعتبر هذه المراقبة في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية لأنها تتيح تخصيص الموارد الديناميكية لإدارة حركة مرور الشبكة بشكل فعال. من خلال التنبؤ بأوقات استخدام الذروة وضبط الموارد وفقًا لذلك ، يساعد الذكاء الاصطناعى في الحفاظ على جودة الخدمة حتى خلال فترات عالية الطلب [1] [2]. والنتيجة هي شبكة أكثر مرونة قادرة على التكيف مع ظروف مختلفة دون تدخل بشري.الأتمتة والاستجابة السريعة
لا يعزز دمج الذكاء الاصطناعى في إدارة الشبكة القدرات التنبؤية فحسب ، بل يؤدي أيضًا إلى أتمتة الاستجابات للقضايا المحددة. يمكن لسير العمل الآلي معالجة المشكلات الشائعة دون الإشراف على الإنسان ، مما يؤدي إلى تسريع عملية الدقة بشكل كبير وتقليل خطر انقطاع التيار الكهربائي [3]. علاوة على ذلك ، يمكن أن تجري أنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الأسباب الجذرية بسرعة عند ظهور المشكلات ، مما يسهل الانتعاش بشكل أسرع وإبلاغ التدابير الوقائية المستقبلية [3].تعزيز الأمن
بالإضافة إلى التنبؤ بالانقطاع ، تساهم الذكاء الاصطناعى في أمن الشبكة من خلال اكتشاف التهديدات الإلكترونية المحتملة من خلال اكتشاف الشذوذ في أنماط حركة المرور. يسمح هذا الموقف الاستباقي بتخفيف المخاطر قبل أن يتمكنوا من التأثير على سلامة الشبكة أو الأداء [2] [7].بشكل عام ، يعزز الجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعى و 5G إطارًا قويًا لإدارة الشبكات التي لا تتنبأ فقط وتمنع انقطاع التيار الكهربائي ولكن أيضًا يعزز موثوقية الخدمة بشكل عام ورضا العملاء. مع استمرار تطور هذه التقنيات ، سيصبح دورها في الاتصالات السلكية واللاسلكية أمرًا حيويًا بشكل متزايد للحفاظ على الخدمة دون انقطاع في عصر متطلبات البيانات المتزايدة.
الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[3]
[4] https://ncrl.seu.edu.cn/_upload/article/files/dc/fe/40f9101145f3b4b62968b289a1f7/fadbbd01-eb4a-4ddb-9c96d6d44f5e0462.pdf
[5] https://www.itu.int/dms_pub/itu-s/opb/jnl/s-jnl-vol4.issue3-2023-a31-pdf-e.pdf
[6] https://liu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1417686/fulltext01
[7] https://wraycastle.com/blogs/glossary/what-is-ai-powered-5g-fault-dection
[8] https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/atp-cloud/atp-cloud-admin-guide/topics/concept/ai-predictive-threat-prevention-overview.html