AI テクノロジーはワイヤレス ネットワークのインテリジェンスに何をもたらすのでしょうか?

ワイヤレス ネットワークのインテリジェンスは、インターネット業界の発展における新たなトレンドとなっています。 AIや5Gなどの技術を活用して、無線ネットワークの効率的で高速かつ安定した相互接続と相互運用性を実現することで、ホームエンターテインメントや電子商取引などの産業の発展に新たなエネルギーがもたらされています。

[[351873]]

ZTEは最近、「ワイヤレスネットワークインテリジェンスホワイトペーパー」を発表し、ワイヤレスネットワークライフサイクルのさまざまな開発段階にAIを統合して、新しい5G時代に直面するあらゆるレベルの課題に顧客が対処できるように支援しています。ホワイトペーパーでは、ネットワークインテリジェンスの進化は、顧客ネットワークの現状、5G技術の成熟度、ネットワーク進化戦略と組み合わせて段階的に推進する必要がある長いプロセスであると指摘しています。

顧客が現在懸念しているいくつかの重要なシナリオでは、インテリジェントなワイヤレス ネットワーク ソリューションを適用することで、顧客に明らかなメリットをもたらすことができます。例えば、自動展開ソリューションでは、従来の単一サイトの起動時間は20分でしたが、100サイトではわずか3分に短縮され、自動監視が実装されているため、データが見逃されることがなく、効率が数百倍向上します。実際のアプリケーションでは、AI省エネソリューションの平均節電時間は、従来の節電ソリューションの2.5倍です。

人工知能の導入後、データ + 学習によって、ネットワークがユーザーのニーズを満たし、高いネットワーク効率基準を達成できる決定が下されるようになります。ワイヤレス ネットワークのインテリジェンスは、アクセス層、端末層またはエッジ層、クラウド層の 3 つの層で考えることができます。オペレータの観点から見ると、ネットワーク インテリジェンスの中核は、ネットワーク パラメータ (QoS パラメータ、帯域幅、電力、変調方式、伝送速度など) と形式 (ルーティング、スライシング、アクセス方法など) です。これらは、ネットワーク リソースの使用状況、サービス タイプ、ユーザー レベル、場所に基づいて自動的に調整され、ビジネス ニーズをより適切に満たすことができます。

その中で、ネットワークとビジネス制御層では、AI は AI 推論機能の統合を優先し、ネットワークとビジネスのインテリジェントなネットワーク最適化、運用と保守、管理と制御、セキュリティを実現できます。無線容量の最適化、カバレッジの最適化、負荷の最適化など、ネットワークのあらゆるレベルで KPI の最適化、ルーティングの最適化、ネットワーク戦略の最適化などを実現します。

5Gなどの技術の進歩は、無線ネットワークアプリケーションにも一定の影響を与えています。 5G には 3 つのシナリオがあります。1 つはモバイル ブロードバンドの強化、2 つ目は低遅延と高信頼性、そして 3 つ目は大規模なモノのインターネットです。これら 3 つのシナリオの出現は、無線ネットワークがさまざまな場所やシナリオでますます発展し、ユビキタス化していることに起因すると考えられます。需要が増加し続けるにつれて、無線ネットワークはますますシナリオベースになっています。

同時に、5G が直面する低遅延と高信頼性の要件については、ユーザーに近いところで意思決定を行うほど良くなり、モバイル エッジ コンピューティングが導入されます。モバイル エッジ コンピューティングは、基地局側でより優れたインテリジェンスを導入し、ユーザー情報をタイムリーに集約し、ワイヤレス側の情報をエッジでのインテリジェント処理に導入することで、インテリジェント処理のコストを効果的に削減します。モバイル エッジ インテリジェンスはすべてのビジネス ニーズを満たすことはできません。一部のビジネスでは、依然としてクラウドにインテリジェンスを導入する必要があります。

家庭用家具業界に関して言えば、近年、無線ネットワークアプリケーションが一般の人々の生活に浸透しつつあります。従来の有線ネットワークに取って代わるものではありませんが、従来の有線ネットワークを柔軟に拡張するための重要な技術となっています。一般的に、無線ネットワークの適用範囲は屋内と屋外に分かれています。屋内の適用範囲には日常生活のあらゆる空間が含まれ、屋外の適用範囲には別荘や中庭などが含まれます。技術が成熟するにつれて、無線ネットワークは家庭用電化製品のリモートコントロールや家庭用機器の相互接続にさらに深く利用されることが予想されます。

現在、ネットワークインテリジェンスにおける AI 技術の応用はまだ初期段階にあり、将来的にも改善の余地が大いにあります。複雑な無線ネットワーク環境では、ソフトウェア開発、アルゴリズムの最適化、インフラストラクチャの構築など、さまざまなレベルで AI がテストされます。これには、パイプラインおよび機器ベンダーの参加、さらにはソフトウェアベンダーの協力が必要です。次に、業界関係者は、主要技術の研究開発と専門プラットフォームの構築において、より多くの探求と実験を行う必要があります。