PG vis dažniau naudojama prognozuoti ir užkirsti kelią tinklo nutraukimui 5G aplinkoje, žymiai padidindamas tinklo patikimumą ir veiklos efektyvumą.
numatomosios priežiūros ir anomalijos aptikimas
AI pasinaudoja išplėstiniais algoritmais, kad išanalizuotų didžiulį duomenų kiekį, kurį sukuria 5G tinklai realiuoju laiku. Ši galimybė leidžia nustatyti potencialius klausimus, prieš pradėdami išaugti į dideles problemas. Naudodamos mašinų mokymosi metodus, PG sistemos gali atpažinti modelius ir anomalijas, rodančias artėjančias nesėkmes, įgalinant aktyvias techninės priežiūros strategijas [1] [3]. Pavyzdžiui, prognozuojama analizė gali numatyti įrangos suskirstymą ir optimizuoti priežiūros grafikus, taip sumažindamos prastovos ir eksploatavimo išlaidas [2] [3].realaus laiko stebėjimo ir dinaminio išteklių paskirstymo
AI maitinamos sistemos nuolat stebi tinklo veikimą, leidžiančią nedelsiant aptikti nelygumus. Šis realaus laiko stebėjimas yra labai svarbus, nes tai įgalina dinaminį išteklių paskirstymą efektyviai valdyti tinklo srautą. Prognozuodama piko naudojimo laiką ir atitinkamai koreguojant išteklius, AI padeda išlaikyti paslaugų kokybę net ir didelės paklausos laikotarpiais [1] [2]. Rezultatas yra atsparesnis tinklas, galintis prisitaikyti prie skirtingų sąlygų be žmogaus įsikišimo.Automatizavimas ir greitas atsakymas
AI integracija į tinklo valdymą ne tik pagerina numatomąsias galimybes, bet ir automatizuoja atsakymus į nustatytas problemas. Automatizuotos darbo eigos gali išspręsti bendrąsias problemas be žmogaus priežiūros, žymiai pagreitindami skiriamosios gebos procesą ir sumažinant sutrikimų riziką [3]. Be to, AI sistemos gali greitai atlikti pagrindinių priežasčių analizę, kai kyla problemų, palengvindamos greitesnį atsigavimą ir informuodamos būsimas prevencines priemones [3].Saugumo stiprinimas
Be prognozavimo nutraukimo, AI prisideda prie tinklo saugumo, aptikdamas galimas kibernetines grėsmes, aptikus anomaliją eismo modeliuose. Ši aktyvi pozicija leidžia sušvelninti riziką, kad jie galėtų paveikti tinklo vientisumą ar našumą [2] [7].Apskritai, AI ir 5G technologijos derinys skatina tvirtą tinklų valdymo sistemą, kuri ne tik prognozuoja ir neleidžia pravažiavimui, bet ir pagerina bendrą paslaugų patikimumą ir klientų pasitenkinimą. Tobulėjant šioms technologijoms, jų vaidmuo telekomunikacijose taps vis svarbesnės norint išlaikyti nepertraukiamą paslaugą augančių duomenų poreikių eroje.
Citatos:
[1]
[2] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[3] https://infraon.io/blog/how-aiops-can-predict-and-prevent-network-outes/
[4] https://ncrl.seu.edu.cn/_upload/article/files/dc/fe/40f9101145f3b4b62968b289a1f7/fadbbd01-eb4a-4db -9c96-f6d44f5e0462.pdf.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-ockered-5g-fault-detection
[8] https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/atp-cloud/atp-cloud-admin-guide/topics/concept/ai-predictive-reat-prevention-ovieview.html