ワイヤレス ネットワーク戦略に必要な 6 つの AI 要素

人工知能 (AI) の進歩により、組織は予測可能で信頼性が高く、測定可能な WiFi を使用してワイヤレス ネットワークを変革できます。

今日、人工知能は世界中で大流行しています。人工知能は業界に革命を起こす次の技術になると広く信じられており、今後数年間で、交通、医療、金融サービスなど、私たちの生活のあらゆる側面に人工知能が影響を及ぼすでしょう。市場調査会社ガートナーによると、2020年までに人工知能はほぼすべての新しいソフトウェア製品とサービスに普及し、このテクノロジーは30%以上のCIOにとって投資優先事項のトップ5の1つになると予想されています。

AI が大きな価値を発揮している分野の 1 つは、ワイヤレス ネットワークです。機械学習を使用すると、WLAN をニューラル ネットワークに変換して、操作を合理化し、トラブルシューティングを高速化し、これまでにないユーザー エクスペリエンスの可視性を提供できます。

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しかし、ワイヤレス ネットワークへの AI の適用はまだ初期段階です。問題を積極的に特定して解決し、将来の出来事を迅速かつ確実に予測できる、真の仮想ワイヤレス アシスタントが間もなく登場します。

人工知能は長年にわたり研究室や大学で研究されてきました。しかし、コンピューティング能力、ビッグデータ、オープンソースの進歩のおかげで、このテクノロジーが現実世界のアプリケーションで実証されるようになったのはごく最近のことです。

CIO がワイヤレス戦略に AI を使用するのは理にかなっています。ワイヤレス ネットワークは転換期にあります。WiFi ネットワークの導入、運用、管理の従来の方法では、現在の要件を満たすことができなくなりました。ワイヤレス ネットワークにおける 3 つの基本的な市場の変化により、AI も不可欠なものになっています。

まず、WiFi がますます主要なインターネット アクセス テクノロジーになりつつあります。これはこれまで以上に重要であり、したがって、より予測可能、信頼性が高く、測定可能である必要があります。同時に、モバイル デバイスの種類、アプリケーション、オペレーティング システムが多様化し、モバイル ユーザーやワイヤレス IoT デバイスの数も増えているため、ワイヤレス ネットワークのトラブルシューティングはこれまで以上に困難になっています。この変化には、モバイル ユーザーのエンドツーエンドのエクスペリエンスに対する可視性の向上と、手動の単調なタスクを自動化とプログラミングに置き換える新しい自動管理ツールが必要です。

第二に、モバイル ユーザーは、位置情報などの関連情報を活用する、モバイル デバイス上のパーソナライズされたワイヤレス サービスを使用することに慣れつつあります。企業は、モバイル ユーザーの行動に関する新たな洞察を通じてビジネス運営に価値をもたらす重要な方法として位置情報に注目しています。

3 つ目は、効率性を向上させ、社内の IT スキルをコアビジネスとより適切に連携させるために、企業は営業、人事、財務をサポートする IT をマネージド クラウド サービスに移行している点です。セキュリティ、ストレージ、その他の重要なインフラストラクチャ要素も急速にクラウドに移行しています。しかし、ワイヤレス ネットワークではこの移行が遅れており、WLAN 市場の 90% 以上が依然としてローカル コントローラ経由で提供されています。ワイヤレス ネットワークをクラウドに移行すると、CIO は、操作が容易で、ワイヤレス ネットワークを流れるデータに基づいて特定のアクションを実行できる、よりスケーラブルで回復力の高いインフラストラクチャを実現できます。

適切なワイヤレス AI 戦略がなければ、IT は今日のワイヤレス ネットワーク ユーザーの厳しい要求を満たすことができません。この戦略に含まれるべき 6 つの技術的要素を以下に示します。

1. 洞察のためのデータの収集

最高級のワインがブドウから始まるのと同じように、意味のある AI ソリューションも大量の高品質データから始まります。人工知能はデータの収集と分析を通じて継続的に知能を獲得し、収集するデータが増えるほど賢くなります。したがって、Wi-Fi/BLE ドメインで各デバイスからデータをリアルタイムに収集し、その情報を AI アルゴリズムが即座に分析できるクラウドに送信できることが重要です。

2. コンテキストサービス

ワイヤレス ネットワーク戦略に BLE とモバイル アプリケーションを採用する企業は、モバイル デバイスからデータを取得して高精度の位置情報サービスを提供し、コンテキスト サービスも実現します。グローバルなメタデータを集約できる必要があります。つまり、特定の顧客の行動や位置情報に関する洞察を得るためにデータを収集するだけでなく、デバイスの種類、オペレーティング システム、アプリケーションなどに関する洞察と分析も得ることになります。これは、ベンチマークと傾向の監視、およびマクロの問題を早期に特定して積極的に対処するために重要です。

3. ドメイン固有の設計意図指標

Jeopardy をプレイできるシステムを構築しようとしている場合でも、医師が癌を診断するのを手助けしようとしている場合でも、IT 管理者がワイヤレスの問題を診断するのを手助けしようとしている場合でも、AI ソリューションには、問題を AI モデルのトレーニングに使用できる小さな部分に分割するための、特定のドメイン知識に基づくラベル付けされたデータが必要です。これは、ワイヤレス ユーザー エクスペリエンスを分類および監視するために使用される構造化データ カテゴリである設計意図メトリックを使用することで実現できます。

4. データサイエンスツールボックス

問題がドメイン固有のメタデータ チャンクに分割された後、機械学習とビッグ データの世界に導入されます。データを分析し、具体的なアクションを提供するには、教師あり/教師なし機械学習やニューラル ネットワークなどのさまざまな手法を使用する必要があります。

5. セキュリティ異常検出

AI プラットフォームは、ネットワークのあらゆるレベルで異常なネットワーク アクティビティを検出することにより、既存の脅威と初期の脅威を正確に検出できます。さらに、位置情報技術を使用すると、偶発的なものか悪意のあるものかを問わず、許可されていないデバイスを正確に特定し、位置情報に基づくリソースへのアクセスを提供することもできます。

6. 仮想ワイヤレスアシスタント

ほとんどの人は、Netflix で映画を選んだり、Amazon で何かを購入したりするときに、他の類似の映画やアイテムの推奨を受け取ったりするときに、協調フィルタリングを体験します。推奨に加えて、協調フィルタリングは大量のデータを分類し、それを AI ソリューションに適用するためにも使用できます。

ワイヤレス ネットワークでは、このアプローチを使用して、すべてのデータと分析を意味のある洞察やアクションに変換できます。仮想ワイヤレス エキスパートと同様に、複雑な問題の解決に役立ちます。

高品質のデータ、ドメインの専門知識、文法 (メトリック、分類、根本原因、関連付け、ランキングなど) を組み合わせて、関連する問題を回避する方法に関する予測的な推奨事項と、既存の問題を解決するための具体的なアクション プランを提供する仮想ワイヤレス アシスタントを想像してみてください。これは、ワイヤレス ネットワークのニュアンスを学習し、「何が問題だったのか?」や「なぜこのようなことが起きたのか?」といった質問に答えることができるシステムです。 AI はこれらすべてを実現します。

人工知能 (AI) の進歩により、あらゆるタイプの企業が、予測可能で信頼性が高く測定可能な WiFi、シンプルでコスト効率の高いワイヤレス操作、そして驚くべき新しいワイヤレス エクスペリエンスを提供する位置情報ベースのサービスによってワイヤレス ネットワークを変革できます。