Back to top
  • 공유 แชร์
  • 인쇄 พิมพ์
  • 글자크기 ขนาดตัวอักษร
ลิงก์ถูกคัดลอกแล้ว

โนเกีย-ไมโครซอฟท์ร่วมพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูล AI อัตโนมัติสำหรับเครือข่ายโทรคมนาคม

เจ้าหน้าที่ตรวจสอบเสาสัญญาณสื่อสาร 5G บนดาดฟ้า / TokenPost.ai

โนเกีย($NOK) และไมโครซอฟท์($MSFT) เตรียมร่วมพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลที่ใช้เอเจนติก AI เพื่อทำให้การดำเนินงานเครือข่ายโทรคมนาคมเป็นอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ให้บริการนำข้อมูลเครือข่ายไปใช้งานได้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะใช้เวลาหลายสัปดาห์

โนเกียเปิดเผยเมื่อวันที่ 17 ว่าจะพัฒนาฐานข้อมูลแบบบูรณาการที่ผสาน Nokia Data Suite เข้ากับ Microsoft Fabric โดย Nokia Data Suite ทำหน้าที่รวบรวมและจัดโครงสร้างข้อมูลเครือข่าย ส่วน Microsoft Fabric ให้บริการด้านการวิเคราะห์ การกำกับดูแลข้อมูล และความสามารถด้าน AI

การใช้งานระยะแรกจะมุ่งไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายวิทยุ (RAN) ทั้งสองบริษัทจะให้บริการตรวจสอบคุณภาพ VoNR ซึ่งเป็นบริการเสียงบนเครือข่าย 5G โดยอัตโนมัติ พร้อมวิเคราะห์สัญญาณผิดปกติและสาเหตุ รวมถึงเสนอแนวทางรับมือ

แพลตฟอร์มดังกล่าวยังรวมการวิเคราะห์ ‘จีโอเอ็กซ์พีเรียนซ์’ ซึ่งเชื่อมโยงข้อมูลผู้ใช้กับประสิทธิภาพเครือข่ายและข้อมูลคลื่นความถี่ตามตำแหน่งที่ตั้ง วิธีนี้ช่วยให้ผู้ให้บริการตรวจสอบสถานะเครือข่ายควบคู่กับประสบการณ์ของผู้ใช้ เพื่อค้นหาสาเหตุที่ทำให้คุณภาพบริการลดลง

เอเจนติก AI จะวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อระบุความเป็นไปได้ของการขัดข้อง จากนั้นเสนอแนวทางแก้ไขให้วิศวกรเครือข่ายหรือดำเนินขั้นตอนที่กำหนดไว้โดยอัตโนมัติ แนวทางเดียวกันนี้จะถูกนำไปใช้กับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์และการจัดการเหตุขัดข้อง

ในการร่วมมือครั้งนี้ แพลตฟอร์มข้อมูลจะเชื่อมโยงข้อมูลจากผู้ผลิตอุปกรณ์หลายรายและเครือข่ายหลายส่วนเข้าสู่สภาพแวดล้อมการวิเคราะห์เดียวกัน ระบบรองรับทั้งไฮบริดคลาวด์และสภาพแวดล้อมแบบติดตั้งภายในองค์กร พร้อมรักษาข้อมูลสายธารและฟังก์ชันตรวจสอบ เพื่อให้ผู้ให้บริการสามารถกำกับดูแลการตัดสินใจของ AI ได้

การรวมข้อมูลเป็นพื้นฐานที่เชื่อมผลการวิเคราะห์ของโมเดล AI เข้ากับขั้นตอนการดำเนินงานจริงในการทำให้เครือข่ายเป็นอัตโนมัติ หากข้อมูลกระจายอยู่ในรูปแบบและสถานที่แตกต่างกัน ขอบเขตของการตรวจจับเหตุขัดข้องและการดำเนินการแก้ไขโดยอัตโนมัติก็อาจถูกจำกัด

วิเวก ไจสวาล(Vivek Jaiswal) รองประธานอาวุโสฝ่าย Autonomous Networks ของโนเกีย กล่าวว่า “โนเกียและไมโครซอฟท์กำลังส่งมอบข้อมูลที่เหมาะสมให้แก่ผู้ให้บริการโทรคมนาคมในเวลาที่เหมาะสม” คำกล่าวนี้สะท้อนว่าทั้งสองบริษัทให้ความสำคัญกับการจัดระเบียบข้อมูลเครือข่าย ข้อมูลผู้สมัครใช้บริการ และข้อมูลบริการให้อยู่ในรูปแบบที่เชื่อถือได้ มากกว่าการมุ่งพัฒนาโมเดล AI เพียงอย่างเดียว

ซิลเวีย กันดิอานี(Silvia Candiani) รองประธานฝ่าย Worldwide Telco & Media ของไมโครซอฟท์ กล่าวว่า “เรากำลังสร้างเส้นทางที่รวดเร็วยิ่งขึ้นในการเปลี่ยนข้อมูลเครือข่ายที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปปฏิบัติได้” โครงสร้างดังกล่าวใช้ Microsoft Fabric เป็นศูนย์กลางในการรวมข้อมูลเครือข่ายและนำไปใช้กับ AI และระบบอัตโนมัติ

โนเกียระบุในเอกสารผลิตภัณฑ์ Nokia Data Suite ว่าสามารถลดเวลาเตรียมข้อมูลจาก 4 เดือนในโครงการทั่วไปเหลือ 3-4 สัปดาห์ ขณะที่ประกาศอย่างเป็นทางการระบุว่างานรวมข้อมูลซึ่งอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์ด้วยวิธีเดิม สามารถลดลงเหลือระดับไม่กี่นาที

การขยายธุรกิจซอฟต์แวร์ของโนเกียปรากฏใน กรณีที่การทดสอบ AI-RAN ขยายไปยังผู้ให้บริการโทรคมนาคม 8 ราย ก่อนหน้านี้ โดยโนเกียระบุว่าแพลตฟอร์ม AI-RAN ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้คลื่นความถี่ได้มากกว่า 20%

ความร่วมมือครั้งนี้เป็นกรณีที่ผู้จัดหาอุปกรณ์โทรคมนาคมร่วมกับผู้ให้บริการคลาวด์และแพลตฟอร์มข้อมูลในด้านซอฟต์แวร์การดำเนินงานเครือข่าย โนเกียจะจัดหาข้อมูลเครือข่ายและฟังก์ชันระบบอัตโนมัติ ส่วนไมโครซอฟท์จะรับผิดชอบด้านการวิเคราะห์ การกำกับดูแลข้อมูล และ AI

อย่างไรก็ตาม ทั้งสองบริษัทยังไม่ได้เปิดเผยลูกค้าที่ชัดเจน ขนาดการเปิดให้บริการเชิงพาณิชย์ หรือมูลค่าสัญญา ดังนั้นจึงยังไม่สามารถประเมินผลต่อรายได้ของโนเกียหรือขนาดการลดต้นทุนจริงของผู้ให้บริการโทรคมนาคมได้จากประกาศครั้งนี้เพียงอย่างเดียว

แม้ผู้ให้บริการโทรคมนาคมในประเทศจะนำแพลตฟอร์มลักษณะนี้ไปใช้ องค์ประกอบของอุปกรณ์เครือข่าย ระบบจัดการข้อมูล และขั้นตอนการอนุมัติของผู้ปฏิบัติงานก็อาจเป็นตัวกำหนดขอบเขตการใช้งาน โดยเฉพาะฟังก์ชันที่ดำเนินการแก้ไขเหตุขัดข้องโดยอัตโนมัติ ซึ่งต้องอาศัยอำนาจกำกับดูแลและระบบตรวจสอบของผู้ให้บริการควบคู่กัน

โนเกียและไมโครซอฟท์มีแผนเริ่มใช้แพลตฟอร์มกับการเพิ่มประสิทธิภาพ RAN การรับรองคุณภาพ VoNR การวิเคราะห์จีโอเอ็กซ์พีเรียนซ์ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการจัดการเหตุขัดข้อง ต่อจากนี้ การเปิดเผยการใช้งานจริงของลูกค้า ขอบเขตระบบอัตโนมัติ ความแม่นยำในการรับมือเหตุขัดข้อง และรายได้ที่เกี่ยวข้อง จะเป็นปัจจัยสำคัญในการประเมินผลลัพธ์ของความร่วมมือ

<ลิขสิทธิ์ ⓒ TokenPost ห้ามเผยแพร่หรือแจกจ่ายซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาต>

บทความที่มีคนดูมากที่สุด

บทความที่เกี่ยวข้อง

ความคิดเห็น 0

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม

0/1000

ข้อแนะนำสำหรับความคิดเห็น

ขอบคุณสำหรับบทความดี ๆ ต้องการบทความติดตามเพิ่มเติม เป็นการวิเคราะห์ที่ยอดเยี่ยม
1