TECNOLOGÍAS INTELIGENTES // Software para Empresas
Cómo la IA está ayudando a las empresas de telecomunicaciones a lidiar con la complejidad de los datos
Sean Kennedy , líder del laboratorio de datos e inteligencia artificial en Nokia Bell Labs , nos cuenta cómo las empresas de telecomunicaciones se están transformando con la inteligencia artificial .
AI está ayudando a las empresas de telecomunicaciones a lidiar de manera efectiva con la complejidad de los datos y resolver problemas de manera muy eficiente , a la velocidad de milisegundos que necesita . Está cambiando la forma en que se escribe el software ; construir las canalizaciones de datos necesarias está cambiando el enfoque fundamental de los desarrolladores de software . En lugar de construir bases de código y algoritmos fijos , estamos construyendo modelos que aprenderán de los datos . Estos son algunos casos de uso clave para el uso de IA para empresas de telecomunicaciones :
IA para mantenimiento predictivo de hardware . Un beneficio clave de la IA para las empresas de telecomunicaciones es el mantenimiento predictivo del hardware . Al seguir el paradigma que los escaladores web ya están utilizando activamente : recopilar una gran cantidad de datos y buscar patrones , la IA puede predecir la falla del hardware en el futuro . A menudo encontramos señales de advertencia hasta 14 días antes de la falla con alta confianza . Actualmente , la implementación existe a pequeña escala y tenemos pruebas de campo con clientes importantes en curso .
IA para redes autoorganizadas . Las redes 5G son cada vez más complejas . Hay más parámetros para ajustar que nunca , hay un mayor rango de frecuencia , una mayor cantidad de usuarios para programar , así como usuarios que se pueden programar simultáneamente . La maquinaria de IA es excelente para impulsar estas automatizaciones y hacerlas más eficientes .
En Nokia , actualmente estamos trabajando en un proyecto que utiliza IA para redes autoorganizadas ( SON ). Las redes inalámbricas modernas tienen muchos parámetros , incluso para cosas como el control de potencia y el ahorro de energía , etc . Es extremadamente difícil para los humanos ajustar estos parámetros , y mucho menos ajustarlos continuamente a medida que cambian las condiciones de la red , ya que existe una dependencia entre todos ellos .
La IA lo ayuda a ver los datos y los valores de rendimiento a medida que entrena la información y optimiza estos procesos a lo largo del tiempo automáticamente utilizando técnicas principales , incluidas las matemáticas y las estadísticas .
En otras palabras , la IA puede aprender de forma autónoma los parámetros SON al observar el tráfico de la red y las conversaciones de radio , utilizando métodos matemáticos complejos como la optimización bayesiana y los procesos de decisión de Markov . La IA supera a los humanos en estas tareas . Nokia tiene el firme compromiso de evolucionar hacia un mundo sostenible y herramientas como estas serán fundamentales para esta evolución .
AI para la programación de paquetes 5G . La programación de paquetes se vuelve cada vez más compleja a medida que pasamos a 5G debido a un aumento en el rango de frecuencia , la cantidad de usuarios para programar , la cantidad de usuarios que se pueden programar simultáneamente y la cantidad de “ haces inalámbricos ” utilizados para la transmisión .
Además , las decisiones sobre cómo hacer esta programación de paquetes deben ocurrir muy rápido , en el rango de submilisegundos , para que sean útiles . Desde un punto de vista matemático , es demasiado difícil encontrar el conjunto óptimo de transmisiones en ese momento . Al revisar los datos , la IA puede ayudarnos a conocer el mejor conjunto de transmisiones para un conjunto determinado de condiciones inalámbricas .
IA para inventario mecanizado . En Nokia , usamos imágenes de IA para determinar qué hay en un lugar de trabajo antes de que lleguen los técnicos para implementar una nueva red . Mediante el uso de imágenes de equipos y el entrenamiento de redes profundas para identificar diferentes objetos , la IA elimina la ardua ( y a menudo imposible ) tarea de mantener el inventario actualizado .
Nuestra investigación muestra que es posible un alto nivel de precisión con el aprendizaje supervisado profundo y algoritmos adicionales para ajustar automáticamente las imágenes en función de las diferentes distancias , alturas y ángulos en los que se toman las imágenes del mismo conjunto , ya sea en la parte posterior de un estante , una torre celular . u otros recintos que contengan equipos de telecomunicaciones .
La IA ya está cambiando fundamentalmente muchas industrias . Para el sector de las telecomunicaciones , la IA es una de las mejores herramientas para cosas como la detección de anomalías , la optimización de redes y el mantenimiento predictivo . Estamos viendo esto en todas las áreas de la pila , desde la capa física hasta las aplicaciones que se ejecutan en la parte superior de la red , incluso en la implementación de nuestras redes .
No hay duda de que la IA está impulsando mejoras en la industria de las telecomunicaciones , y solo será más importante en el futuro . p
www . intelligentcio . com / latam-es INTELLIGENTCIO LATAM 71