Apabila kita bercakap tentang infrastruktur yang menyokong panggilan dan data kita, kita memasuki bidang yang kompleks. Automasi rangkaian akses radio , atau RAN, telah menjadi trend bukan secara kebetulan, tetapi kerana pengendali menghadapi kesukaran untuk menguruskan permintaan data 5G yang besar tanpa kos yang melambung tinggi.
Pada asasnya, kita beralih daripada rangkaian tegar kepada sistem yang hampir mengurus sendiri. Hasil daripada rangsangan daripada kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin , matlamatnya adalah untuk rangkaian tersebut dapat menyesuaikan diri dalam masa nyata, mengoptimumkan segala-galanya daripada penggunaan elektrik hingga kualiti isyarat, tanpa juruteknik perlu campur tangan secara manual dalam setiap pelarasan kecil.
Impak ekonomi dan revolusi Open RAN
Untuk memberi anda gambaran tentang skalanya, pelaburan global dalam bidang ini diunjurkan mencecah $700 juta setiap tahun menjelang akhir kitaran ini, mewakili kadar pertumbuhan pesat melebihi 125 peratus. Lonjakan ini sebahagian besarnya disebabkan oleh gelombang kedua Open RAN, seni bina terbuka yang bertujuan untuk memecahkan monopoli pengeluar utama.
Pengendali seperti NTT DoCoMo sudah menyasarkan untuk mengurangkan jumlah kos pemilikan (TCO) mereka sebanyak 30 peratus , manakala Rakuten Mobile telah berjaya menjadikan sel-selnya menggunakan tenaga sebanyak 17 peratus kurang, dengan cita-cita untuk mencapai 25 peratus menggunakan model AI yang lebih halus. Ia bukan sahaja tentang wang, tetapi juga tentang meminimumkan impak alam sekitar dengan mengurangkan pelepasan CO2.
Dalam senario ini, komponen utama telah muncul, seperti Pengawal Pintar RAN (RIC) , masa nyata dan bukan masa nyata, dan platform Orkestrasi Pengurusan Perkhidmatan (SMO). Syarikat seperti AT&T telah melabur berbilion-bilion untuk menamatkan sistem lama mereka dan berhijrah kepada penyelesaian SMO dan RIC yang lebih moden.
Otak rangkaian: Apakah sebenarnya AI-RAN?
Untuk memahami AI-RAN, kita perlu memahami apa itu RAN terlebih dahulu. Ia merupakan lapisan yang menghubungkan telefon bimbit anda dengan antena pengendali. Di sinilah keputusan dibuat tentang bagaimana sumber radio diperuntukkan , gangguan diuruskan dan panggilan dihalang daripada terputus apabila anda berpindah dari satu sel ke sel yang lain. Sebagai jambatan antara pengguna dan teras rangkaian, ia merupakan titik kritikal.
Keajaiban AI-RAN berlaku apabila kita menggunakan algoritma untuk menganalisis keadaan rangkaian. Memandangkan permintaan data berubah setiap jam bergantung pada lokasi orang ramai, rangkaian tidak boleh bergantung pada peraturan tetap. Model AI mengesan corak trafik dan mencadangkan tindakan untuk mencegah kesesakan rangkaian dan meminimumkan penggunaan tenaga.
Keselamatan dan kawalan: Jangan biarkan AI melakukan apa sahaja yang mereka mahu
Jelas sekali, memberikan kunci kepada infrastruktur kritikal kepada algoritma boleh menjadi sesuatu yang menakutkan. Itulah sebabnya apa yang dipanggil keselamatan melalui reka bentuk dilaksanakan . Ini bermakna AI tidak dibenarkan mengubah suai tingkah laku teras rangkaian dengan sendirinya; ia beroperasi di bawah prinsip keistimewaan paling rendah , kekal terasing daripada fungsi yang paling sensitif.
Untuk mengelakkan bencana, sebarang perubahan berisiko tinggi mesti menjalani proses penjelasan dan semakan manusia . Ia bukan tentang mempercayai "kotak hitam" secara membuta tuli, tetapi tentang mempunyai log audit yang jelas. Tambahan pula, ujian pasukan merah digunakan , yang pada asasnya merupakan serangan simulasi untuk melihat sama ada AI gagal atau berkelakuan tidak menentu sebelum menggunakannya dalam pengeluaran.
Menariknya, AI juga berfungsi sebagai perisai. Ia bertindak sebagai sistem amaran awal yang mampu memantau tingkah laku yang mencurigakan dalam trafik rangkaian dengan lebih pantas berbanding sistem berasaskan peraturan tradisional, menjadikannya alat pertahanan yang aktif.
Pendekatan berbeza untuk automasi: Daripada CLI kepada Perisian
Automasi tidak selalunya AI yang canggih; kadangkala ia bermula dengan perkara yang lebih mudah. ​​Contohnya, terdapat antara muka baris arahan (CLI) , di mana pentadbir menggunakan skrip shell untuk menjalankan urutan arahan. Ia merupakan kaedah klasik, berguna tetapi terhad pada skala hari ini.
Sebaliknya, terdapat automasi berasaskan perisian , yang menggunakan API untuk berkomunikasi dengan perkakasan, sama ada di awan atau di pelayan tempatan. Sistem ini membolehkan pengurusan inventori dan titik akhir yang lebih tangkas. Apabila ini digabungkan dengan pembelajaran mesin, sistem belajar daripada kesilapan lalu dan menjadi lebih pantas dalam menyelesaikan masalah.
Automasi pintar melangkaui telekomunikasi
Walaupun RAN merupakan antara yang terbaik, automasi pintar (AI + RPA) sedang diaplikasikan dalam sektor lain. Contohnya, dalam pentadbiran awam, penggunaan Automasi Proses Robotik (RPA) membolehkan emulasi tugas mekanikal manusia, seperti mengisi borang atau memproses fail, sekali gus membebaskan pekerja untuk tugas bernilai lebih tinggi.
Teknologi seperti pemprosesan dokumen pintar (IDP) membolehkan imej teks ditukar kepada data yang boleh diedit, sekali gus memperkemas pengurusan faedah sosial dan pencen. Laluan ke arah hiperautomasi ini bertujuan untuk menjadikan proses pentadbiran lancar dan bebas ralat seperti yang kita perjuangkan dalam rangkaian telefon.
Mengintegrasikan lapisan perisian bukan invasif ini membolehkan prestasi yang lebih baik tanpa perlu mengubah keseluruhan seni bina teknologi yang mendasari, menghapuskan kesesakan dan membolehkan perkhidmatan beroperasi 24/7.
Peralihan kepada rangkaian yang lebih autonomi dan pentadbiran digital bergantung pada kematangan ekosistem terbuka dan keupayaan untuk mengintegrasikan AI dengan pengawasan manusia yang ketat. Kejayaan terletak pada menggabungkan kecekapan perisian dan pembelajaran mesin dengan tadbir urus data yang mantap, memastikan infrastruktur—sama ada antena 5G atau proses pentadbiran—mampan, selamat dan sangat pantas.
