Sean Kennedy, líder de Laboratório de Dados e IA da Nokia Bell Labs, nos conta como as empresas de telecomunicações estão sendo transformadas com a Inteligência Artificial
A IA está ajudando as empresas de telecomunicações a lidar efetivamente com a complexidade dos dados e a resolver problemas com muita eficiência – na velocidade de milissegundos que você precisa. Está mudando a maneira como o software é escrito; construir os pipelines de dados necessários e também está mudando a abordagem fundamental dos desenvolvedores de software. Em vez de construir algoritmos fixos e bases de código, estamos construindo modelos que aprenderão com os dados.
Aqui estão alguns casos de uso importantes para o uso de IA para telecomunicações:
- IA para manutenção preditiva de hardware
Um dos principais benefícios da IA para telecomunicações é a manutenção preditiva de hardware. Ao seguir o paradigma que os webscalers já estão usando ativamente – coletando muitos dados e procurando padrões, a IA é capaz de prever a falha do hardware no futuro. Muitas vezes encontramos sinais de alerta até 14 dias antes da falha com alta confiança. Atualmente, a implementação existe em pequena escala e temos testes de campo com os principais clientes em andamento.
- IA para redes auto-organizadas
As redes 5G estão se tornando cada vez mais complexas. Há mais parâmetros para sintonizar do que nunca, há uma faixa de frequência maior, um número maior de usuários para agendar, bem como usuários que podem ser agendados simultaneamente. O maquinário de IA é excelente para impulsionar essas automações e torná-las mais eficientes.
Na Nokia, estamos atualmente trabalhando em um projeto que usa IA para redes auto-organizadas (SON). As redes sem fio modernas têm muitos parâmetros, incluindo controle de energia e economia de energia, etc. É extremamente difícil para os humanos ajustar esses parâmetros, muito menos ajustá-los continuamente à medida que as condições da rede mudam, pois há dependência entre todos eles.
A IA ajuda você a analisar os dados e os valores de desempenho enquanto treina as informações e a otimizar esses processos ao longo do tempo automaticamente usando as principais técnicas, inclusive matemática e estatística.
Em outras palavras, a IA pode aprender de forma autônoma os parâmetros SON observando o tráfego de rede e as conversas de rádio, usando métodos matemáticos complexos, como otimização Bayesiana e processos de decisão de Markov. A IA supera os humanos nessas tarefas. A Nokia está firmemente comprometida com a evolução para um mundo sustentável e ferramentas como essas serão fundamentais para essa evolução.
- AI para agendamento de pacotes 5G
O agendamento de pacotes se torna cada vez mais complexo à medida que avançamos para o 5G devido a um aumento na faixa de frequência, o número de usuários a serem agendados, o número de usuários que podem ser agendados simultaneamente e o número de “feixes sem fio” usados para transmissão.
Além disso, as decisões sobre como fazer esse escalonamento de pacotes precisam ser muito rápidas – na faixa de milissegundos – para serem úteis. Do ponto de vista matemático, é muito difícil encontrar o conjunto ideal de transmissões nesse tempo. Ao analisar os dados, a IA pode nos ajudar a aprender o melhor conjunto de transmissões para um determinado conjunto de condições sem fio.
- IA para Inventário Mecanizado
Na Nokia, estamos usando imagens de IA para determinar o que está em um local de trabalho antes que os técnicos cheguem para implantar uma nova rede. Ao usar imagens de equipamentos e treinar redes profundas para identificar objetos diferentes, a IA elimina a tarefa extenuante (e muitas vezes impossível) de manter o inventário atualizado.
Nossa pesquisa mostra que um alto nível de precisão é possível com aprendizado supervisionado profundo e algoritmos adicionais para ajustar automaticamente as imagens com base em diferentes distâncias, alturas e ângulos nos quais as imagens são tiradas do mesmo conjunto, seja na parte traseira de um rack, uma torre de celular ou outros gabinetes contendo equipamentos de telecomunicações.
A IA já está mudando fundamentalmente muitas indústrias. Para o setor de telecomunicações, a IA é uma das melhores ferramentas para detecção de anomalias, otimização de rede e manutenção preditiva. Estamos vendo isso em todas as áreas da pilha – desde a camada física até os aplicativos executados no topo da rede, mesmo na implantação de nossas redes.
Não há dúvida de que a IA está impulsionando melhorias em todo o setor de telecomunicações, e isso só se tornará mais importante daqui para frente.
