Az AI -t egyre inkább felhasználják a hálózati kiesések előrejelzésére és megakadályozására az 5G környezetben, jelentősen javítva a hálózati megbízhatóságot és az operatív hatékonyságot.
prediktív karbantartás és rendellenességek kimutatása
Az AI a fejlett algoritmusokat használja ki az 5G hálózatok valós időben generált hatalmas mennyiségű adatok elemzésére. Ez a képesség lehetővé teszi a lehetséges problémák azonosítását, mielőtt azok jelentős problémákká alakulnának. A gépi tanulási technikák alkalmazásával az AI rendszerek felismerik a küszöbön álló hibákat jelző mintákat és rendellenességeket, lehetővé téve a proaktív karbantartási stratégiákat [1] [3]. Például a prediktív elemzés előrejelzheti a berendezések bontását és optimalizálhatja a karbantartási ütemterveket, ezáltal csökkentve az állásidő és a működési költségeket [2] [3].valós idejű megfigyelés és dinamikus erőforrás-elosztás
Az AI-alapú rendszerek folyamatosan figyelik a hálózati teljesítményt, lehetővé téve a szabálytalanságok azonnali észlelését. Ez a valós idejű megfigyelés döntő jelentőségű, mivel lehetővé teszi a dinamikus erőforrások elosztását a hálózati forgalom hatékony kezelésére. A csúcsfelhasználási idő előrejelzésével és az erőforrások megfelelő kiigazításával az AI elősegíti a szolgáltatás minőségének fenntartását még nagy igényű időszakokban is [1] [2]. Az eredmény egy rugalmasabb hálózat, amely emberi beavatkozás nélkül képes alkalmazkodni a különböző körülményekhez.automatizálás és gyors válasz
Az AI integrálása a hálózati menedzsmentbe nemcsak javítja a prediktív képességeket, hanem automatizálja az azonosított kérdésekre adott válaszokat is. Az automatizált munkafolyamatok emberi felügyelet nélkül kezelhetik a gyakori problémákat, jelentősen felgyorsíthatják a felbontási folyamatot és minimalizálják az áramkimaradások kockázatát [3]. Ezenkívül az AI rendszerek gyorsan végezhetnek kiváltó okokat, amikor problémák merülnek fel, megkönnyítve a gyorsabb helyreállítást és tájékoztatni a jövőbeli megelőző intézkedéseket [3].A biztonság javítása
A leállási előrejelzés mellett az AI hozzájárul a hálózati biztonsághoz azáltal, hogy a potenciális kiber -fenyegetéseket a forgalmi minták anomália észlelése révén észleli. Ez a proaktív álláspont lehetővé teszi a kockázatok enyhítését, mielőtt azok befolyásolhatják a hálózati integritást vagy a teljesítményt [2] [7].Összességében az AI és az 5G technológia kombinációja elősegíti a hálózatok kezelésének robusztus keretét, amely nemcsak előrejelzi és megakadályozza az áramkimaradásokat, hanem javítja a szolgáltatás általános megbízhatóságát és az ügyfelek elégedettségét. Mivel ezek a technológiák tovább fejlődnek, a telekommunikációban betöltött szerepük egyre fontosabbá válik a megszakítás nélküli szolgáltatás fenntartásához a növekvő adatigények korszakában.
Idézetek:
[1] https://mischadohler.com/ai-predictive-karabda-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/fadbbd01-eB4a-4ddb-9c96d44f5e0462.pdffffffff7/fadbbd01-eB4a-4ddb-9c96d44f5e0462.pdff
[5] https://www.itu.int/dms_pub/itu-sopb/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
[8] https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/atp-cloud/atp-cloud-admin-guide