AI все частіше використовується для прогнозування та запобігання відключенням мережі в середовищах 5G, що значно підвищує надійність мережі та ефективність роботи.
Прогнозне обслуговування та виявлення аномалії
AI використовує вдосконалені алгоритми для аналізу величезної кількості даних, створених мережами 5G в режимі реального часу. Ця здатність дозволяє виявити потенційні проблеми, перш ніж вони переростають у значні проблеми. Використовуючи методи машинного навчання, системи AI можуть розпізнавати закономірності та аномалії, що свідчать про майбутні збої, що дозволяє проактивні стратегії технічного обслуговування [1] [3]. Наприклад, прогнозна аналітика може прогнозувати розбиття обладнання та оптимізувати графіки технічного обслуговування, тим самим скорочуючи час простою та експлуатаційні витрати [2] [3].Моніторинг та розподіл ресурсів у режимі реального часу
Системи, що працюють на AI, постійно контролюють продуктивність мережі, що дозволяє негайно виявити порушення. Цей моніторинг у режимі реального часу має вирішальне значення, оскільки він дозволяє динамічному розподілу ресурсів ефективно керувати мережевим трафіком. Прогнозувавши піковий час використання та відповідно коригуючи ресурси, AI допомагає підтримувати якість обслуговування навіть у періоди високого попиту [1] [2]. Результатом є більш стійка мережа, здатна адаптуватися до різних умов без втручання людини.Автоматизація та швидка реакція
Інтеграція ШІ в управління мережею не тільки розширює можливості прогнозування, але й автоматизує відповіді на виявлені проблеми. Автоматизовані робочі процеси можуть вирішувати загальні проблеми без нагляду людини, значно прискорюючи процес роздільної здатності та мінімізуючи ризик відключення [3]. Крім того, системи AI можуть швидко проводити аналіз першопричини, коли виникають проблеми, сприяючи швидкому відновленню та інформуванням майбутніх профілактичних заходів [3].підвищення безпеки
Окрім прогнозування відключення, AI сприяє безпеці мережі, виявляючи потенційні кіберзагрози за допомогою виявлення аномалії в моделях руху. Ця проактивна позиція дозволяє зменшити ризики, перш ніж вони можуть вплинути на цілісність мережі або продуктивність [2] [7].Загалом, поєднання технологій AI та 5G сприяє надійній основі для управління мережами, які не тільки прогнозують та запобігають відключенням, але й підвищують загальну надійність послуг та задоволеність клієнтів. По мірі того, як ці технології продовжують розвиватися, їх роль у телекомунікаціях стане все більш важливою для підтримки безперебійного обслуговування в епоху зростаючих вимог даних.
Цитати:
[1] https://mischadohler.com/ai-predictive-mainention-5g-5g-and-ai/
[2] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-networks
[3] https://infraon.io/blog/how-aiops-can-predict-and-prevent-network-outages/
[4] https://ncrl.seu.edu.cn/_upload/article/files/dc/fe/40f9101145f3b4b62968b289a1f7/fadbd01-eb4a-4ddb-9c96-f6d44f5e0462.pdff-9c96-f6d44f5e0462.pdfff-9c96-f6d44f5e0462.pdffff-9c96-f6d44f5e0462.pdfff
[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-detection
.