AI, 5G ortamlarında ağ kesintilerini tahmin etmek ve önlemek için giderek daha fazla kullanılmakta ve ağ güvenilirliğini ve operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırmaktadır.
Öngörücü bakım ve anomali tespiti
AI, 5G ağları tarafından üretilen çok miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak analiz etmek için gelişmiş algoritmalardan yararlanır. Bu özellik, önemli sorunlara dönüşmeden önce potansiyel sorunların tanımlanmasına izin verir. AI sistemleri, makine öğrenme teknikleri kullanarak, yaklaşmakta olan başarısızlıkların göstergesi olan kalıpları ve anomalileri tanıyabilir ve proaktif bakım stratejilerini mümkün kılabilir [1] [3]. Örneğin, öngörücü analitik ekipman dökümlerini tahmin edebilir ve bakım programlarını optimize edebilir, böylece kesinti ve çalışma maliyetlerini azaltabilir [2] [3].Gerçek zamanlı izleme ve dinamik kaynak tahsisi
AI ile çalışan sistemler, usulsüzlüklerin derhal tespit edilmesini sağlayarak ağ performansını sürekli olarak izler. Bu gerçek zamanlı izleme, ağ trafiğini etkili bir şekilde yönetmek için dinamik kaynak tahsisinin sağladığı için çok önemlidir. Pik kullanım sürelerini tahmin ederek ve kaynakları buna göre ayarlayarak AI, yüksek talep gören dönemlerde bile hizmet kalitesinin korunmasına yardımcı olur [1] [2]. Sonuç, insan müdahalesi olmadan değişen koşullara uyum sağlayabilen daha esnek bir ağdır.Otomasyon ve Hızlı Yanıt
AI'nın ağ yönetimine entegrasyonu sadece öngörücü yetenekleri geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda tanımlanan sorunlara verilen yanıtları da otomatikleştirir. Otomatik iş akışları, insan gözetimi olmadan ortak sorunları ele alabilir, çözünürlük sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir ve kesinti riskini en aza indirebilir [3]. Ayrıca, AI sistemleri sorunlar ortaya çıktığında kök neden analizi hızla gerçekleştirebilir, bu da daha hızlı iyileşmeyi kolaylaştırır ve gelecekteki önleyici tedbirleri bildirir [3].Güvenliği Artırma
Kesinti tahminine ek olarak, AI trafik modellerinde anomali tespiti yoluyla potansiyel siber tehditleri tespit ederek ağ güvenliğine katkıda bulunur. Bu proaktif duruş, ağ bütünlüğünü veya performansı etkilemeden önce risklerin azaltılmasına izin verir [2] [7].Genel olarak, AI ve 5G teknolojisi kombinasyonu, sadece kesintileri öngörmek ve önlemekle kalmayıp aynı zamanda genel hizmet güvenilirliğini ve müşteri memnuniyetini geliştiren ağları yönetmek için sağlam bir çerçeve teşvik eder. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, telekomünikasyondaki rolleri, artan veri talepleri çağında kesintisiz hizmeti korumak için giderek daha fazla hayati öneme olacaktır.
Alıntılar:
[1] https://mischadohler.com/ai-predictive-maceenenenenance-5g-5g-and-ai/
[2] https://www.xenonstack.com/blog/ai-in-5g-Networks
[3] https://infraon.io/blog/how-aiops-can-predict-and-ranvent-networkes/
[4] https://ncrl.seu.edu.cn/_upload/article/files/dc/fe/40f91145f3b4b62968b29a1f7/fadbbd01-eb4a-4a-4ddb-9c96-f6-f6-f6-f6-f6-f6-f6
[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-a-wowered-5g-s-detection
[8] https://www.juniper.net/documentation/us/en/software/atp-cloud/atp-cloud-admin-guide/topics/concept/ai-predictive-trehor-prevention-oview.html