इंटरनेट विश्व कप के "स्मार्ट रेफरी" से उन्नत आत्म-बुद्धि की ओर कैसे अग्रसर हो सकता है?

इस विश्व कप में, "स्मार्ट रेफरी" सबसे बड़ी खूबियों में से एक है। SAOT स्टेडियम डेटा, खेल के नियमों और AI को एकीकृत करके ऑफसाइड स्थितियों पर स्वचालित रूप से त्वरित और सटीक निर्णय लेता है।

जबकि हजारों प्रशंसक 3-डी एनीमेशन रिप्ले का उत्साहपूर्वक आनंद ले रहे थे या शोक मना रहे थे, मेरे विचार टीवी के पीछे नेटवर्क केबल और ऑप्टिकल फाइबर के माध्यम से संचार नेटवर्क की ओर जा रहे थे।

प्रशंसकों के लिए एक सहज, स्पष्ट दृश्य अनुभव सुनिश्चित करने के लिए, संचार नेटवर्क में भी SAOT के समान एक बुद्धिमान क्रांति चल रही है।

2025 में, L4 साकार हो जाएगा

ऑफसाइड नियम जटिल है, और मैदान की जटिल और परिवर्तनशील परिस्थितियों को देखते हुए रेफरी के लिए तुरंत सटीक निर्णय लेना बहुत मुश्किल होता है। इसलिए, फुटबॉल मैचों में अक्सर विवादास्पद ऑफसाइड फैसले सामने आते हैं।

इसी प्रकार, संचार नेटवर्क अत्यंत जटिल प्रणालियां हैं, तथा पिछले कुछ दशकों में नेटवर्क का विश्लेषण, मूल्यांकन, मरम्मत और अनुकूलन करने के लिए मानवीय तरीकों पर निर्भर रहना, संसाधन गहन होने के साथ-साथ मानवीय त्रुटि की संभावना भी है।

इससे भी अधिक कठिन बात यह है कि डिजिटल अर्थव्यवस्था के युग में, चूंकि संचार नेटवर्क हजारों लाइनों और व्यवसायों के डिजिटल परिवर्तन का आधार बन गया है, इसलिए व्यावसायिक आवश्यकताएं अधिक विविध और गतिशील हो गई हैं, और नेटवर्क की स्थिरता, विश्वसनीयता और चपलता अधिक होने की आवश्यकता है, और मानव श्रम और रखरखाव के पारंपरिक संचालन मोड को बनाए रखना अधिक कठिन है।

एक ऑफसाइड गलत निर्णय पूरे खेल के परिणाम को प्रभावित कर सकता है, लेकिन संचार नेटवर्क के लिए, एक "गलत निर्णय" ऑपरेटर को तेजी से बदलते बाजार के अवसर को खोने, उद्यमों के उत्पादन को बाधित करने के लिए मजबूर कर सकता है, और यहां तक ​​कि सामाजिक और आर्थिक विकास की पूरी प्रक्रिया को भी प्रभावित कर सकता है।

कोई विकल्प नहीं है। नेटवर्क स्वचालित और बुद्धिमान होना चाहिए। इस संदर्भ में, दुनिया के अग्रणी ऑपरेटरों ने स्व-बुद्धिमान नेटवर्क का बिगुल बजा दिया है। त्रिपक्षीय रिपोर्ट के अनुसार, 91% वैश्विक ऑपरेटरों ने अपनी रणनीतिक योजना में स्व-बुद्धिमान नेटवर्क को शामिल किया है, और 10 से अधिक प्रमुख ऑपरेटरों ने 2025 तक L4 प्राप्त करने के अपने लक्ष्य की घोषणा की है।

इनमें से, चाइना मोबाइल इस बदलाव में अग्रणी है। 2021 में, चाइना मोबाइल ने सेल्फ-इंटेलिजेंट नेटवर्क पर एक श्वेत पत्र जारी किया, जिसमें उद्योग में पहली बार 2025 तक L4 स्तर के सेल्फ-इंटेलिजेंट नेटवर्क तक पहुँचने का मात्रात्मक लक्ष्य प्रस्तावित किया गया था। इसमें आंतरिक रूप से "स्व-कॉन्फ़िगरेशन, स्व-मरम्मत और स्व-अनुकूलन" की नेटवर्क संचालन और रखरखाव क्षमता का निर्माण करने और बाहरी रूप से "शून्य प्रतीक्षा, शून्य विफलता और शून्य संपर्क" का ग्राहक अनुभव बनाने का प्रस्ताव था।

"स्मार्ट रेफरी" के समान इंटरनेट स्व-बुद्धिमत्ता

SAOT कैमरों, इन-बॉल सेंसर और AI सिस्टम से बना है। गेंद के अंदर लगे कैमरे और सेंसर वास्तविक समय में डेटा एकत्र करते हैं, जबकि AI सिस्टम वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण करता है और स्थिति की सटीक गणना करता है। AI सिस्टम खेल के नियमों को भी शामिल करता है ताकि नियमों के अनुसार स्वचालित रूप से ऑफसाइड का फैसला किया जा सके।

नेटवर्क ऑटोइंटेलेक्चुअलाइजेशन और SAOT कार्यान्वयन के बीच कुछ समानताएं हैं:

सबसे पहले, नेटवर्क और धारणा को गहराई से एकीकृत किया जाना चाहिए ताकि नेटवर्क संसाधन, कॉन्फ़िगरेशन, सेवा स्थिति, दोष, लॉग और अन्य जानकारी व्यापक और वास्तविक समय में एकत्रित की जा सके और एआई प्रशिक्षण और तर्क के लिए समृद्ध डेटा प्रदान किया जा सके। यह SAOT द्वारा गेंद के अंदर कैमरों और सेंसरों से डेटा एकत्र करने के अनुरूप है।

दूसरा, स्वचालित विश्लेषण, निर्णय लेने और क्रियान्वयन को पूरा करने के लिए, बाधाओं को दूर करने और अनुकूलन, संचालन और रखरखाव नियमावली, विनिर्देशों और अन्य सूचनाओं में व्यापक मैनुअल अनुभव को एकीकृत तरीके से AI सिस्टम में डालना आवश्यक है। यह SAOT द्वारा AI सिस्टम में ऑफसाइड नियम डालने जैसा है।

इसके अलावा, चूँकि संचार नेटवर्क कई डोमेन से बना होता है, उदाहरण के लिए, किसी भी मोबाइल सेवा को खोलना, ब्लॉक करना और ऑप्टिमाइज़ करना वायरलेस एक्सेस नेटवर्क, ट्रांसमिशन नेटवर्क और कोर नेटवर्क जैसे कई सबडोमेन के एंड-टू-एंड सहयोग से ही संभव है, और नेटवर्क सेल्फ-इंटेलिजेंस के लिए भी "मल्टी-डोमेन सहयोग" की आवश्यकता होती है। यह उसी तरह है जैसे SAOT को अधिक सटीक निर्णय लेने के लिए कई आयामों से वीडियो और सेंसर डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, संचार नेटवर्क फ़ुटबॉल मैदान के वातावरण से कहीं अधिक जटिल है, और व्यावसायिक परिदृश्य एक "ऑफ़साइड पेनल्टी" नहीं है, बल्कि अत्यंत विविध और गतिशील है। उपरोक्त तीन समानताओं के अलावा, नेटवर्क को उच्च-क्रम ऑटोइंटेलिजेंस की ओर ले जाते समय निम्नलिखित कारकों पर भी विचार किया जाना चाहिए:

सबसे पहले, क्लाउड, नेटवर्क और NE उपकरणों को AI के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए। क्लाउड पूरे डोमेन में विशाल डेटा एकत्र करता है, निरंतर AI प्रशिक्षण और मॉडल निर्माण करता है, और AI मॉडल को नेटवर्क लेयर और NE उपकरणों तक पहुँचाता है; नेटवर्क लेयर में मध्यम प्रशिक्षण और तर्क क्षमता होती है, जो एकल डोमेन में क्लोज्ड-लूप ऑटोमेशन को साकार कर सकती है। NE डेटा स्रोतों के निकट विश्लेषण और निर्णय ले सकता है, जिससे वास्तविक समय में समस्या निवारण और सेवा अनुकूलन सुनिश्चित होता है।

दूसरा, एकीकृत मानक और औद्योगिक समन्वय। स्व-बुद्धिमान नेटवर्क एक जटिल प्रणाली इंजीनियरिंग है, जिसमें कई उपकरण, नेटवर्क प्रबंधन और सॉफ़्टवेयर, और कई आपूर्तिकर्ता शामिल होते हैं, और इंटरफ़ेस डॉकिंग, क्रॉस-डोमेन संचार और अन्य समस्याओं को हल करना मुश्किल होता है। इसी समय, टीएम फोरम, 3जीपीपी, आईटीयू और सीसीएसए जैसे कई संगठन स्व-बुद्धिमान नेटवर्क मानकों को बढ़ावा दे रहे हैं, और मानकों के निर्माण में एक निश्चित विखंडन समस्या है। उद्योगों के लिए वास्तुकला, इंटरफ़ेस और मूल्यांकन प्रणाली जैसे एकीकृत और खुले मानकों को स्थापित करने के लिए मिलकर काम करना भी महत्वपूर्ण है।

तीसरा, प्रतिभा रूपांतरण। स्व-बुद्धिमान नेटवर्क न केवल एक तकनीकी परिवर्तन है, बल्कि प्रतिभा, संस्कृति और संगठनात्मक संरचना में भी परिवर्तन है, जिसके लिए संचालन और रखरखाव कार्य को "नेटवर्क केंद्रित" से "व्यवसाय केंद्रित" में, संचालन और रखरखाव कर्मियों को हार्डवेयर संस्कृति से सॉफ्टवेयर संस्कृति में, और दोहराव वाले श्रम से रचनात्मक श्रम में रूपांतरित करना आवश्यक है।

L3 अपने रास्ते पर है

आज ऑटोइंटेलिजेंस नेटवर्क कहाँ है? हम L4 के कितने करीब हैं? इसका जवाब हुवावे पब्लिक डेवलपमेंट के अध्यक्ष लू होंगजू द्वारा चाइना मोबाइल ग्लोबल पार्टनर कॉन्फ्रेंस 2022 में दिए गए अपने भाषण में पेश किए गए तीन लैंडिंग मामलों में मिल सकता है।

नेटवर्क रखरखाव इंजीनियर सभी जानते हैं कि होम-वाइड नेटवर्क ऑपरेटर के संचालन और रखरखाव कार्य का सबसे बड़ा दर्द बिंदु है, शायद कोई भी नहीं। यह होम नेटवर्क, ODN नेटवर्क, वाहक नेटवर्क और अन्य डोमेन से बना है। नेटवर्क जटिल है, और इसमें कई निष्क्रिय मूक उपकरण हैं। असंवेदनशील सेवा धारणा, धीमी प्रतिक्रिया और कठिन समस्या निवारण जैसी समस्याएं हमेशा बनी रहती हैं।

इन समस्याओं को देखते हुए, चाइना मोबाइल ने हेनान, ग्वांगडोंग, झेजियांग और अन्य प्रांतों में हुआवेई के साथ सहयोग किया है। ब्रॉडबैंड सेवाओं में सुधार के संदर्भ में, बुद्धिमान हार्डवेयर और गुणवत्ता केंद्र के सहयोग के आधार पर, इसने उपयोगकर्ता अनुभव की सटीक धारणा और खराब गुणवत्ता की समस्याओं की सटीक स्थिति का एहसास किया है। खराब गुणवत्ता वाले उपयोगकर्ताओं की सुधार दर 83% तक बढ़ गई है, और FTTR, गीगाबिट और अन्य व्यवसायों की विपणन सफलता दर 3% से बढ़कर 10% हो गई है। ऑप्टिकल नेटवर्क बाधा निवारण के संदर्भ में, ऑप्टिकल फाइबर प्रकीर्णन विशेषता जानकारी और AI मॉडल निकालकर उसी मार्ग पर छिपे खतरों की बुद्धिमानी से पहचान की जाती है, जिसकी सटीकता 97% है।

हरित और कुशल विकास के संदर्भ में, नेटवर्क ऊर्जा बचत वर्तमान ऑपरेटरों की मुख्य दिशा है। हालाँकि, जटिल वायरलेस नेटवर्क संरचना, बहु-आवृत्ति बैंड और बहु-मानक के ओवरलैपिंग और क्रॉस-कवरिंग के कारण, विभिन्न परिदृश्यों में सेल व्यवसाय समय के साथ बहुत उतार-चढ़ाव करता है। इसलिए, सटीक ऊर्जा-बचत शटडाउन के लिए कृत्रिम तरीकों पर निर्भर रहना असंभव है।

चुनौतियों का सामना करते हुए, दोनों पक्षों ने नेटवर्क प्रबंधन परत और नेटवर्क तत्व परत पर अनहुई, युन्नान, हेनान और अन्य प्रांतों में मिलकर काम किया ताकि नेटवर्क प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित किए बिना एकल स्टेशन की औसत ऊर्जा खपत को 10% तक कम किया जा सके। नेटवर्क प्रबंधन परत पूरे नेटवर्क के बहुआयामी डेटा के आधार पर ऊर्जा बचत रणनीतियों का निर्माण और कार्यान्वयन करती है। NE परत वास्तविक समय में सेल में व्यावसायिक परिवर्तनों को समझती और भविष्यवाणी करती है, और वाहक और प्रतीक शटडाउन जैसी ऊर्जा बचत रणनीतियों को सटीक रूप से लागू करती है।

उपरोक्त मामलों से यह देखना मुश्किल नहीं है कि, फुटबॉल मैच में "बुद्धिमान रेफरी" की तरह, संचार नेटवर्क धीरे-धीरे "धारणा संलयन", "एआई मस्तिष्क" और "बहु-आयामी सहयोग" के माध्यम से विशिष्ट दृश्यों और एकल स्वायत्त क्षेत्र से आत्म-बुद्धिमानीकरण का एहसास कर रहा है, ताकि नेटवर्क के उन्नत आत्म-बुद्धिमानीकरण का मार्ग तेजी से स्पष्ट हो जाए।

टीएम फोरम के अनुसार, L3 स्व-बुद्धिमान नेटवर्क "वास्तविक समय में पर्यावरण में होने वाले परिवर्तनों को भांप सकते हैं और विशिष्ट नेटवर्क विशेषताओं के भीतर स्वयं को अनुकूलित और समायोजित कर सकते हैं," जबकि L4 "कई नेटवर्क डोमेन में अधिक जटिल वातावरण में व्यवसाय और ग्राहक अनुभव-संचालित नेटवर्क के पूर्वानुमानित या सक्रिय क्लोज्ड-लूप प्रबंधन को सक्षम बनाता है।" स्पष्ट रूप से, स्व-बुद्धिमान नेटवर्क वर्तमान में स्तर L3 के करीब पहुँच रहा है या उसे प्राप्त कर रहा है।

सभी तीन पहिए L4 की ओर बढ़ रहे हैं

तो हम ऑटो-इंटेलेक्चुअल नेटवर्क को L4 तक कैसे पहुँचाएँ? लू होंगजिउ ने कहा कि हुआवेई, सिंगल-डोमेन स्वायत्तता, क्रॉस-डोमेन सहयोग और औद्योगिक सहयोग के त्रि-मार्गी दृष्टिकोण के माध्यम से चाइना मोबाइल को 2025 तक L4 के अपने लक्ष्य तक पहुँचने में मदद कर रहा है।

एकल-डोमेन स्वायत्तता के संदर्भ में, सबसे पहले, NE उपकरणों को बोध और कंप्यूटिंग के साथ एकीकृत किया जाता है। एक ओर, निष्क्रिय और मिलीसेकंड स्तर की बोध को साकार करने के लिए ऑप्टिकल आइरिस और रीयल-टाइम सेंसिंग उपकरणों जैसी नवीन तकनीकों का उपयोग किया जाता है। दूसरी ओर, बुद्धिमान NE उपकरणों को साकार करने के लिए कम-शक्ति कंप्यूटिंग और स्ट्रीम कंप्यूटिंग तकनीकों को एकीकृत किया जाता है।

दूसरे, एआई मस्तिष्क के साथ नेटवर्क नियंत्रण परत बुद्धिमान नेटवर्क तत्व उपकरणों के साथ संयोजन कर सकती है ताकि धारणा, विश्लेषण, निर्णय लेने और निष्पादन के बंद-लूप का एहसास हो सके, ताकि एक ही डोमेन में नेटवर्क संचालन, गलती से निपटने और नेटवर्क अनुकूलन के लिए स्व-कॉन्फ़िगरेशन, स्व-मरम्मत और स्व-अनुकूलन के स्वायत्त बंद-लूप का एहसास हो सके।

इसके अतिरिक्त, नेटवर्क प्रबंधन परत क्रॉस-डोमेन सहयोग और सेवा सुरक्षा को सुविधाजनक बनाने के लिए ऊपरी परत सेवा प्रबंधन परत को एक खुला उत्तर-बाह्य इंटरफ़ेस प्रदान करती है।

क्रॉस-डोमेन सहयोग के संदर्भ में, हुआवेई प्लेटफॉर्म विकास, व्यापार प्रक्रिया अनुकूलन और कार्मिक परिवर्तन के व्यापक कार्यान्वयन पर जोर देता है।

यह प्लेटफ़ॉर्म एक स्मोकस्टैक सपोर्ट सिस्टम से वैश्विक डेटा और विशेषज्ञ अनुभव को एकीकृत करने वाले एक स्व-बुद्धिमान प्लेटफ़ॉर्म के रूप में विकसित हुआ है। अतीत में नेटवर्क-उन्मुख, कार्य-आदेश-संचालित प्रक्रिया से लेकर अनुभव-उन्मुख, शून्य-संपर्क प्रक्रिया रूपांतरण तक, व्यावसायिक प्रक्रियाएँ अनुभव-उन्मुख, शून्य-संपर्क प्रक्रिया रूपांतरण तक पहुँच गई हैं; कार्मिक रूपांतरण के संदर्भ में, एक निम्न-कोड विकास प्रणाली और संचालन एवं रखरखाव क्षमताओं तथा नेटवर्क क्षमताओं के परमाणु समामेलन के निर्माण द्वारा, CT कार्मिकों के डिजिटल बुद्धिमत्ता रूपांतरण की सीमा को कम किया गया है, और संचालन एवं रखरखाव टीम को DICT मिश्रित प्रतिभाओं में रूपांतरित होने में सहायता प्रदान की गई है।

इसके अलावा, हुआवेई स्व-बुद्धिमान नेटवर्क वास्तुकला, इंटरफ़ेस, वर्गीकरण, मूल्यांकन और अन्य पहलुओं के लिए एकीकृत मानकों को प्राप्त करने के लिए कई मानक संगठनों के सहयोग को बढ़ावा दे रहा है। व्यावहारिक अनुभव साझा करके, त्रिपक्षीय मूल्यांकन और प्रमाणन को बढ़ावा देकर, और औद्योगिक प्लेटफार्मों का निर्माण करके औद्योगिक पारिस्थितिकी की समृद्धि को बढ़ावा देना; और रूट तकनीक को स्वतंत्र और नियंत्रणीय बनाने के लिए रूट तकनीक को एक साथ सुलझाने और निपटने के लिए चाइना मोबाइल स्मार्ट संचालन और रखरखाव उप-श्रृंखला के साथ सहयोग करना।

ऊपर वर्णित स्व-बुद्धिमान नेटवर्क के प्रमुख तत्वों के अनुसार, लेखक की राय में, हुआवेई के "ट्रोइका" में संरचना, प्रौद्योगिकी, सहयोग, मानक, प्रतिभा, व्यापक कवरेज और सटीक बल है, जो आगे देखने लायक है।

स्व-बुद्धिमान नेटवर्क दूरसंचार उद्योग की सबसे बड़ी इच्छा है, जिसे "दूरसंचार उद्योग कविता और दूरी" के रूप में जाना जाता है। विशाल और जटिल संचार नेटवर्क और व्यवसाय के कारण इसे "लंबी राह" और "चुनौतियों से भरी" भी कहा गया है। लेकिन इन लैंडिंग मामलों और इसे बनाए रखने की तिकड़ी की क्षमता को देखते हुए, हम देख सकते हैं कि कविता अब घमंडी नहीं रही, और न ही बहुत दूर है। दूरसंचार उद्योग के समन्वित प्रयासों से, यह तेज़ी से फल-फूल रही है।