როგორ შეუძლია ინტერნეტს მსოფლიო ჩემპიონატის „ჭკვიანი მსაჯის“ წყალობით თვითინტელექტის განვითარება?

ამ მსოფლიო ჩემპიონატზე „ჭკვიანი მსაჯი“ ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი მოვლენაა. SAOT აერთიანებს სტადიონის მონაცემებს, თამაშის წესებსა და ხელოვნურ ინტელექტს, რათა ავტომატურად მიიღოს სწრაფი და ზუსტი გადაწყვეტილებები თამაშგარე სიტუაციებზე.

სანამ ათასობით გულშემატკივარი ხარობდა ან გლოვობდა 3-D ანიმაციის გამეორებებს, ჩემი ფიქრები ტელევიზორის უკან მდებარე ქსელურ კაბელებსა და ოპტიკურ ბოჭკოებს საკომუნიკაციო ქსელამდე მიჰყვებოდა.

გულშემატკივრებისთვის უფრო გლუვი და მკაფიო ყურების გამოცდილების უზრუნველსაყოფად, საკომუნიკაციო ქსელში SAOT-ის მსგავსი ინტელექტუალური რევოლუცია მიმდინარეობს.

2025 წელს, L4 რეალიზებული იქნება

თამაშგარე მდგომარეობის წესი რთულია და მსაჯისთვის ძალიან რთულია მომენტალურად ზუსტი გადაწყვეტილების მიღება მოედნის რთული და ცვალებადი პირობების გათვალისწინებით. ამიტომ, საკამათო თამაშგარე გადაწყვეტილებები ხშირად გვხვდება საფეხბურთო მატჩებში.

ანალოგიურად, საკომუნიკაციო ქსელები უკიდურესად რთული სისტემებია და ბოლო რამდენიმე ათწლეულის განმავლობაში ქსელების ანალიზის, შეფასების, შეკეთებისა და ოპტიმიზაციისთვის ადამიანურ მეთოდებზე დაყრდნობა როგორც რესურსების ინტენსიური მოხმარებაა, ასევე ადამიანური შეცდომებისადმი მიდრეკილება.

უფრო რთული ის არის, რომ ციფრული ეკონომიკის ეპოქაში, როდესაც საკომუნიკაციო ქსელი ათასობით ხაზისა და ბიზნესის ციფრული ტრანსფორმაციის საფუძველი გახდა, ბიზნესის საჭიროებები უფრო დივერსიფიცირებული და დინამიური გახდა, ქსელის სტაბილურობა, საიმედოობა და მოქნილობა უფრო მაღალია, ხოლო ადამიანის შრომისა და ტექნიკური მომსახურების ტრადიციული რეჟიმის შენარჩუნება უფრო რთულია.

თამაშგარე მდგომარეობის არასწორმა შეფასებამ შესაძლოა მთელი თამაშის შედეგზე იმოქმედოს, მაგრამ საკომუნიკაციო ქსელისთვის „არასწორმა შეფასებამ“ შესაძლოა ოპერატორს სწრაფად ცვალებადი ბაზრის შესაძლებლობა დააკარგვინოს, საწარმოების წარმოების შეწყვეტა აიძულოს და სოციალური და ეკონომიკური განვითარების მთელ პროცესზეც კი იმოქმედოს.

არჩევანი არ არსებობს. ქსელი ავტომატიზირებული და ინტელექტუალური უნდა იყოს. ამ კონტექსტში, მსოფლიოს წამყვანმა ოპერატორებმა თვითინტელექტუალური ქსელის შექმნის იდეა გააჟღერეს. სამმხრივი ანგარიშის თანახმად, გლობალური ოპერატორების 91%-მა სტრატეგიულ დაგეგმვაში ავტოინტელექტუალური ქსელები ჩართო და 10-ზე მეტმა მთავარმა ოპერატორმა გამოაცხადა 2025 წლისთვის L4-ის მიღწევის მიზანი.

მათ შორის, China Mobile ამ ცვლილების ავანგარდშია. 2021 წელს China Mobile-მა გამოაქვეყნა დოკუმენტი თვითინტელექტუალური ქსელის შესახებ, რომელშიც ინდუსტრიაში პირველად შემოგვთავაზა რაოდენობრივი მიზანი - 2025 წლისთვის მიღწეულიყო L4 დონის თვითინტელექტუალური ქსელი, რომლის ფარგლებშიც შემოთავაზებული იყო ქსელის ექსპლუატაციისა და მოვლა-პატრონობის შესაძლებლობების განვითარება „თვითკონფიგურაციის, თვითშეკეთებისა და თვითოპტიმიზაციის“ მიმართულებით, ხოლო გარედან მომხმარებლისთვის „ნულოვანი ლოდინის, ნულოვანი წარუმატებლობისა და ნულოვანი კონტაქტის“ ტიპის გამოცდილების შექმნა.

ინტერნეტ თვითინტელექტი, „ჭკვიანი მსაჯის“ მსგავსი

SAOT შედგება კამერებისგან, ბურთში არსებული სენსორებისა და ხელოვნური ინტელექტის სისტემებისგან. ბურთში არსებული კამერები და სენსორები მონაცემებს სრულ, რეალურ დროში აგროვებენ, ხოლო ხელოვნური ინტელექტის სისტემა მონაცემებს რეალურ დროში აანალიზებს და ზუსტად ითვლის პოზიციას. ხელოვნური ინტელექტის სისტემა ასევე ნერგავს თამაშის წესებს, რათა წესების შესაბამისად ავტომატურად მიიღოს თამაშგარე გადაწყვეტილებები.

ქსელის ავტოინტელექტუალიზაციასა და SAOT იმპლემენტაციას შორის არსებობს გარკვეული მსგავსება:

პირველ რიგში, ქსელი და აღქმა ღრმად უნდა იყოს ინტეგრირებული ქსელის რესურსების, კონფიგურაციის, სერვისის სტატუსის, ხარვეზების, ჟურნალების და სხვა ინფორმაციის ყოვლისმომცველი და რეალურ დროში შეგროვების მიზნით, რათა უზრუნველყოფილი იყოს ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგისა და მსჯელობისთვის მდიდარი მონაცემები. ეს თავსებადია SAOT-ის მიერ ბურთის შიგნით არსებული კამერებიდან და სენსორებიდან მონაცემების შეგროვებასთან.

მეორეც, აუცილებელია ხელოვნური ინტელექტის სისტემაში ერთიანი გზით შეიყვანოთ დიდი რაოდენობით გამოცდილება დაბრკოლებების მოცილებასა და ოპტიმიზაციაში, ექსპლუატაციისა და მოვლა-პატრონობის სახელმძღვანელოებში, სპეციფიკაციებსა და სხვა ინფორმაციაში, რათა დასრულდეს ავტომატური ანალიზი, გადაწყვეტილების მიღება და შესრულება. ეს იგივეა, რაც SAOT-მა ხელოვნური ინტელექტის სისტემაში თამაშგარე მდგომარეობის წესის შეტანა.

გარდა ამისა, რადგან საკომუნიკაციო ქსელი, მაგალითად, მრავალი დომენისგან შედგება, ნებისმიერი მობილური სერვისის გახსნა, დაბლოკვა და ოპტიმიზაცია შესაძლებელია მხოლოდ მრავალი ქვედომენის, როგორიცაა უკაბელო წვდომის ქსელი, გადამცემი ქსელი და ძირითადი ქსელი, სრული თანამშრომლობის გზით, ხოლო ქსელის თვითინტელექტს ასევე სჭირდება „მრავალდომენიანი თანამშრომლობა“. ეს მსგავსია იმისა, რომ SAOT-ს სჭირდება ვიდეო და სენსორული მონაცემების შეგროვება მრავალი განზომილებიდან უფრო ზუსტი გადაწყვეტილებების მისაღებად.

თუმცა, საკომუნიკაციო ქსელი გაცილებით უფრო რთულია, ვიდრე საფეხბურთო მოედნის გარემო და ბიზნეს სცენარი არ არის ერთი „თამაშგარე ჯარიმა“, არამედ უკიდურესად დივერსიფიცირებული და დინამიური. ზემოთ ჩამოთვლილი სამი მსგავსების გარდა, როდესაც ქსელი მაღალი დონის ავტოინტელექტისკენ გადადის, გასათვალისწინებელია შემდეგი ფაქტორები:

პირველ რიგში, ღრუბელი, ქსელი და NE მოწყობილობები უნდა იყოს ინტეგრირებული ხელოვნურ ინტელექტთან. ღრუბელი აგროვებს უზარმაზარ მონაცემებს მთელი დომენიდან, უწყვეტად ატარებს ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგს და მოდელების გენერირებას და აწვდის ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ქსელის დონეს და NE მოწყობილობებს; ქსელის დონეს აქვს საშუალო დონის ტრენინგი და მსჯელობის უნარი, რომელსაც შეუძლია ერთ დომენში დახურული ციკლის ავტომატიზაციის განხორციელება. Nes-ს შეუძლია გააანალიზოს და მიიღოს გადაწყვეტილებები მონაცემთა წყაროებთან ახლოს, რაც უზრუნველყოფს რეალურ დროში პრობლემების მოგვარებას და სერვისის ოპტიმიზაციას.

მეორე, ერთიანი სტანდარტები და სამრეწველო კოორდინაცია. თვითინტელექტუალური ქსელი რთული სისტემური ინჟინერიაა, რომელიც მოიცავს მრავალ აღჭურვილობას, ქსელის მართვასა და პროგრამულ უზრუნველყოფას, ასევე ბევრ მომწოდებელს და ძნელია ინტერფეისის დოკირება, დომენებს შორის კომუნიკაცია და სხვა პრობლემები. ამასობაში, მრავალი ორგანიზაცია, როგორიცაა TM Forum, 3GPP, ITU და CCSA, ხელს უწყობს თვითინტელექტუალური ქსელის სტანდარტებს და სტანდარტების ფორმულირებაში გარკვეული ფრაგმენტაციის პრობლემაა. ასევე მნიშვნელოვანია, რომ ინდუსტრიებმა ერთად იმუშაონ ერთიანი და ღია სტანდარტების, როგორიცაა არქიტექტურა, ინტერფეისი და შეფასების სისტემა, შესაქმნელად.

მესამე, ნიჭის ტრანსფორმაცია. თვითინტელექტუალური ქსელი არა მხოლოდ ტექნოლოგიური ცვლილებაა, არამედ ნიჭის, კულტურისა და ორგანიზაციული სტრუქტურის ცვლილებაც, რაც მოითხოვს ოპერაციული და ტექნიკური მომსახურების სამუშაოების „ქსელზე ორიენტირებულიდან“ „ბიზნესზე ორიენტირებულად“ ტრანსფორმაციას, ოპერაციული და ტექნიკური მომსახურების პერსონალის აპარატურული კულტურიდან პროგრამული უზრუნველყოფის კულტურაზე და განმეორებადი შრომისგან შემოქმედებით შრომაზე ტრანსფორმაციას.

L3 გზაშია

სად არის ავტოინტელექტის ქსელი დღეს? რამდენად ახლოს ვართ L4-თან? პასუხი შეიძლება ვიპოვოთ სამ დაშვების შემთხვევაში, რომლებიც Huawei-ს საზოგადოებრივი განვითარების პრეზიდენტმა, ლუ ჰონგჯუმ, წარმოადგინა China Mobile Global Partner Conference 2022-ზე თავის გამოსვლაში.

ქსელის ტექნიკური მომსახურების ინჟინრებმა ყველამ იციან, რომ სახლის მასშტაბის ქსელი ოპერატორის ოპერირებისა და ტექნიკური მომსახურების სამუშაოს ყველაზე დიდი პრობლემაა, შესაძლოა არავინ. ის შედგება სახლის ქსელის, ODN ქსელის, მატარებლის ქსელის და სხვა დომენებისგან. ქსელი რთულია და არსებობს მრავალი პასიური, მუნჯი მოწყობილობა. ყოველთვის არის პრობლემები, როგორიცაა სერვისის აღქმის არამგრძნობიარეობა, ნელი რეაგირება და რთული პრობლემების მოგვარება.

ამ პრობლემური საკითხების გათვალისწინებით, China Mobile-მა ითანამშრომლა Huawei-სთან ჰენანში, გუანდუნგში, ჟეჟიანგსა და სხვა პროვინციებში. ფართოზოლოვანი მომსახურების გაუმჯობესების თვალსაზრისით, ინტელექტუალური აპარატურისა და ხარისხის ცენტრის თანამშრომლობის საფუძველზე, მან მიაღწია მომხმარებლის გამოცდილების ზუსტ აღქმას და ცუდი ხარისხის პრობლემების ზუსტ პოზიციონირებას. ცუდი ხარისხის მომხმარებლების გაუმჯობესების მაჩვენებელი 83%-მდე გაიზარდა, ხოლო FTTR, Gigabit და სხვა ბიზნესების მარკეტინგული წარმატების მაჩვენებელი 3%-დან 10%-მდე გაიზარდა. ოპტიკური ქსელის დაბრკოლებების მოხსნის თვალსაზრისით, იმავე მარშრუტზე დაფარული საფრთხეების ინტელექტუალური იდენტიფიცირება ხორციელდება ოპტიკურ-ბოჭკოვანი გაფანტვის მახასიათებლების ინფორმაციისა და ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ამოღებით, 97%-იანი სიზუსტით.

მწვანე და ეფექტური განვითარების კონტექსტში, ქსელის ენერგიის დაზოგვა ამჟამინდელი ოპერატორების მთავარი მიმართულებაა. თუმცა, უკაბელო ქსელის რთული სტრუქტურის, მრავალსიხშირული დიაპაზონისა და მრავალსტანდარტის გადაფარვისა და ჯვარედინი დაფარვის გამო, სხვადასხვა სცენარში ფიჭური ბიზნესი დროთა განმავლობაში მნიშვნელოვნად მერყეობს. ამიტომ, ენერგიის დაზოგვის ზუსტი გამორთვისთვის ხელოვნურ მეთოდზე დაყრდნობა შეუძლებელია.

გამოწვევების წინაშე, ორივე მხარემ ერთად იმუშავა ანჰუის, იუნანის, ჰენანისა და სხვა პროვინციებში ქსელის მართვისა და ქსელის ელემენტების დონეზე, რათა შეემცირებინათ ერთი სადგურის საშუალო ენერგომოხმარება 10%-ით ქსელის მუშაობასა და მომხმარებლის გამოცდილებაზე გავლენის გარეშე. ქსელის მართვის დონე აყალიბებს და ახორციელებს ენერგიის დაზოგვის სტრატეგიებს მთელი ქსელის მრავალგანზომილებიან მონაცემებზე დაყრდნობით. NE დონე რეალურ დროში აღიქვამს და პროგნოზირებს უჯრედში მიმდინარე ცვლილებებს და ზუსტად ახორციელებს ენერგიის დაზოგვის სტრატეგიებს, როგორიცაა გადამზიდავისა და სიმბოლოების გამორთვა.

ზემოთ მოყვანილი შემთხვევებიდან ადვილი დასანახია, რომ ისევე, როგორც საფეხბურთო მატჩში „ინტელექტუალური მსაჯი“, საკომუნიკაციო ქსელი თანდათანობით ახორციელებს თვითინტელექტიფიკაციას კონკრეტული სცენებიდან და ერთი ავტონომიური რეგიონიდან „აღქმის შერწყმის“, „ხელოვნური ინტელექტის ტვინის“ და „მრავალგანზომილებიანი თანამშრომლობის“ გზით, რათა ქსელის მოწინავე თვითინტელექტუალურობის გზა სულ უფრო ნათელი გახდეს.

TM Forum-ის თანახმად, L3 თვითინტელექტუალურ ქსელებს „შეუძლიათ რეალურ დროში აღიქვან გარემოში ცვლილებები და თვითოპტიმიზაცია და თვითრეგულირება მოახდინონ კონკრეტული ქსელის სპეციალობების ფარგლებში“, ხოლო L4 „საშუალებას იძლევა ბიზნესისა და მომხმარებლის გამოცდილებაზე ორიენტირებული ქსელების პროგნოზირებადი ან აქტიური დახურული ციკლის მართვისა უფრო რთულ გარემოში, მრავალ ქსელურ დომენში“. ცხადია, ამჟამად ავტოინტელექტუალური ქსელი უახლოვდება ან აღწევს L3 დონეს.

სამივე ბორბალი L4-ისკენ გაემართა

მაშ, როგორ დავაჩქაროთ ავტოინტელექტუალური ქსელის L4 დონემდე გადასვლა? ლუ ჰონგჯიუს თქმით, Huawei ეხმარება China Mobile-ს 2025 წლისთვის L4 დონის მიზნის მიღწევაში სამმხრივი მიდგომის მეშვეობით: ერთდომენიანი ავტონომია, დომენებს შორის თანამშრომლობა და სამრეწველო თანამშრომლობა.

ერთდომენიანი ავტონომიის ასპექტში, პირველ რიგში, NE მოწყობილობები ინტეგრირებულია აღქმასა და გამოთვლასთან. ერთის მხრივ, დანერგილია ინოვაციური ტექნოლოგიები, როგორიცაა ოპტიკური დიაფრაგმა და რეალურ დროში სენსორული მოწყობილობები პასიური და მილიწამიანი დონის აღქმის რეალიზაციისთვის. მეორეს მხრივ, ინტეგრირებულია დაბალი სიმძლავრის გამოთვლითი და ნაკადური გამოთვლითი ტექნოლოგიები ინტელექტუალური NE მოწყობილობების რეალიზაციისთვის.

მეორეც, ხელოვნური ინტელექტის მქონე ქსელის მართვის ფენას შეუძლია გაერთიანდეს ინტელექტუალური ქსელის ელემენტის მოწყობილობებთან, რათა განხორციელდეს აღქმის, ანალიზის, გადაწყვეტილების მიღებისა და შესრულების დახურული ციკლი, რათა განხორციელდეს თვითკონფიგურაციის, თვითშეკეთებისა და თვითოპტიმიზაციის ავტონომიური დახურული ციკლი, რომელიც ორიენტირებულია ქსელის მუშაობაზე, ხარვეზების მართვასა და ქსელის ოპტიმიზაციაზე ერთ დომენში.

გარდა ამისა, ქსელის მართვის დონე უზრუნველყოფს ღია ჩრდილოეთისკენ მიმართულ ინტერფეისს ზედა დონის სერვისის მართვის დონესთან, რათა ხელი შეუწყოს დომენებს შორის თანამშრომლობას და სერვისის უსაფრთხოებას.

დომენებს შორის თანამშრომლობის თვალსაზრისით, Huawei ხაზს უსვამს პლატფორმის ევოლუციის, ბიზნეს პროცესების ოპტიმიზაციისა და პერსონალის ტრანსფორმაციის ყოვლისმომცველ რეალიზაციას.

პლატფორმა განვითარდა კვამლის კონსტრუქციის დამხმარე სისტემიდან თვითინტელექტუალურ პლატფორმად, რომელიც აერთიანებს გლობალურ მონაცემებსა და ექსპერტების გამოცდილებას. წარსულიდან ბიზნეს პროცესები ორიენტირებული იყო ქსელურ, სამუშაო შეკვეთებზე ორიენტირებულ პროცესზე, გამოცდილებაზე ორიენტირებულ, ნულოვანი კონტაქტის პროცესის ტრანსფორმაციამდე; პერსონალის ტრანსფორმაციის თვალსაზრისით, დაბალი კოდის შემუშავების სისტემის შექმნით და ოპერაციისა და ტექნიკური მომსახურების შესაძლებლობებისა და ქსელური შესაძლებლობების ატომური კაფსულირებით, შემცირდა CT პერსონალის ციფრულ ინტელექტზე ტრანსფორმაციის ზღვარი და ოპერაციული და ტექნიკური მომსახურების გუნდს დაეხმარა DICT რთულ ნიჭზე გადასვლაში.

გარდა ამისა, Huawei ხელს უწყობს მრავალი სტანდარტიზაციის ორგანიზაციის თანამშრომლობას თვითინტელექტუალური ქსელის არქიტექტურის, ინტერფეისის, კლასიფიკაციის, შეფასებისა და სხვა ასპექტების ერთიანი სტანდარტების მისაღწევად. ხელს უწყობს სამრეწველო ეკოლოგიის აყვავებას პრაქტიკული გამოცდილების გაზიარებით, სამმხრივი შეფასებისა და სერტიფიცირების ხელშეწყობით და სამრეწველო პლატფორმების შექმნით; ასევე თანამშრომლობს China Mobile-ის ჭკვიანი ოპერაციისა და ტექნიკური მომსახურების ქვეჯაჭვთან, რათა ერთად დაალაგოს და გაუმკლავდეს root ტექნოლოგიას, რათა უზრუნველყოს root ტექნოლოგიის დამოუკიდებლობა და კონტროლირებადობა.

ზემოთ ხსენებული თვითინტელექტუალური ქსელის ძირითადი ელემენტების მიხედვით, ავტორის აზრით, Huawei-ს „ტროიკას“ გააჩნია სტრუქტურა, ტექნოლოგია, თანამშრომლობა, სტანდარტები, ნიჭი, ყოვლისმომცველი დაფარვა და ზუსტი ძალა, რაც მოლოდინის ღირსია.

თვითინტელექტუალური ქსელი ტელეკომუნიკაციების ინდუსტრიის საუკეთესო სურვილია, რომელიც ცნობილია როგორც „ტელეკომუნიკაციების ინდუსტრიის პოეზია და დისტანცია“. მას ასევე უწოდებენ „გრძელ გზას“ და „გამოწვევებით სავსეს“ უზარმაზარი და რთული საკომუნიკაციო ქსელისა და ბიზნესის გამო. თუმცა, ამ დაჯდომის შემთხვევებიდან და ტროიკის მისი შენარჩუნების უნარიდან გამომდინარე, ვხედავთ, რომ პოეზია აღარ არის ამაყი და არც ისე შორს. ტელეკომუნიკაციების ინდუსტრიის კოორდინირებული ძალისხმევით, ის სულ უფრო მეტად სავსეა ფეიერვერკებით.