ИИ все чаще используется для прогнозирования и предотвращения перебоев в сети в средах 5G, значительно повышая надежность сети и эффективность работы.
Прогнозируемое обслуживание и обнаружение аномалии
ИИ использует передовые алгоритмы для анализа огромных объемов данных, сгенерированных сетями 5G в режиме реального времени. Эта возможность позволяет определить потенциальные проблемы, прежде чем они перерастут в значительные проблемы. Используя методы машинного обучения, системы ИИ могут распознавать закономерности и аномалии, указывающие на надвигающиеся сбои, что позволяет упреждать стратегии технического обслуживания [1] [3]. Например, прогнозирующая аналитика может прогнозировать поломки оборудования и оптимизировать графики технического обслуживания, тем самым снижая время простоя и эксплуатационные расходы [2] [3].Мониторинг в реальном времени и динамическое распределение ресурсов
Системы с AI постоянно контролируют производительность сети, что позволяет немедленно обнаруживать нарушения. Этот мониторинг в реальном времени имеет решающее значение, поскольку он позволяет динамическому распределению ресурсов для эффективного управления сетевым трафиком. Прогнозируя пиковое время использования и соответствующим образом корректируя ресурсы, ИИ помогает поддерживать качество обслуживания даже в периоды с высоким спросом [1] [2]. Результатом является более устойчивая сеть, способная адаптироваться к различным условиям без вмешательства человека.Автоматизация и быстрый ответ
Интеграция ИИ в управление сетью не только расширяет прогнозирующие возможности, но и автоматизирует ответы на выявленные проблемы. Автоматизированные рабочие процессы могут решать общие проблемы без надзора за человеком, значительно ускоряя процесс разрешения и минимизируя риск отключений [3]. Кроме того, системы ИИ могут быстро проводить анализ первопричин, когда возникают проблемы, облегчая более быстрое восстановление и информируя о будущих профилактических мерах [3].повышение безопасности
В дополнение к прогнозированию отключения, ИИ вносит вклад в сетевую безопасность, обнаруживая потенциальные киберугрозы посредством обнаружения аномалий в моделях трафика. Эта проактивная позиция позволяет снизить риски, прежде чем они смогут повлиять на целостность сети или производительность [2] [7].В целом, комбинация технологии ИИ и 5G способствует надежной основе для управления сетями, которая не только предсказывает и предотвращает перебои, но также повышает общую надежность обслуживания и удовлетворенность клиентов. По мере того, как эти технологии продолжают развиваться, их роль в телекоммуникациях станет все более важной для поддержания непрерывного обслуживания в эпоху растущих требований к данным.
Цитаты:
[1] https://mischadohler.com/ai-predictive-maintance-5g-5g-and-ai//
[2] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[3] https://infraon.io/blog/how-aiops-can-credict-and-prevent-network-outages/
[4] https://ncrl.seu.edu.cn/_upload/article/files/dc/fe/40f9101145f3b4b62968b289a1f7/fadbbd01-eb4a-4ddb -9c96-f6d44f5e0462.p4a-4ddb -9c96-f6d44f5e0462.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--wowerd-5g-fault-detection
[8] https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/atp-cloud/atp-cloud-admin-guide/topics/concept/ai-predictive-threat-prevention-overview.html