विश्व कप "स्मार्ट रेफरी" से इंटरनेट उन्नत आत्म-बुद्धिमत्ता की ओर कैसे आगे बढ़ सकता है?

इस विश्व कप में "स्मार्ट रेफरी" सबसे बड़े आकर्षणों में से एक है। SAOT ऑफसाइड स्थितियों पर स्वचालित रूप से त्वरित और सटीक निर्णय लेने के लिए स्टेडियम डेटा, गेम नियमों और एआई को एकीकृत करता है

जबकि हजारों प्रशंसकों ने 3-डी एनीमेशन रीप्ले की सराहना की या शोक व्यक्त किया, मेरे विचार टीवी के पीछे संचार नेटवर्क के नेटवर्क केबल और ऑप्टिकल फाइबर का अनुसरण कर रहे थे।

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

2025 में, L4 साकार हो जाएगा

ऑफसाइड नियम जटिल है, और रेफरी के लिए क्षेत्र की जटिल और परिवर्तनशील परिस्थितियों को देखते हुए एक पल में सटीक निर्णय लेना बहुत कठिन है। इसलिए, फ़ुटबॉल मैचों में विवादास्पद ऑफसाइड निर्णय अक्सर सामने आते हैं।

इसी तरह, संचार नेटवर्क अत्यंत जटिल प्रणालियाँ हैं, और पिछले कुछ दशकों में नेटवर्क का विश्लेषण, मूल्यांकन, मरम्मत और अनुकूलन करने के लिए मानवीय तरीकों पर निर्भर रहना संसाधन-गहन और मानवीय त्रुटि की संभावना दोनों है।

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, व्यवसाय की ज़रूरतें अधिक विविध और गतिशील हो गई हैं, और स्थिरता, विश्वसनीयता और चपलता बढ़ गई है। नेटवर्क को उच्चतर करने 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 खो सकता है, उद्यमों के उत्पादन को बाधित करने के लिए मजबूर कर सकता है, और यहां तक ​​कि सामाजिक की पूरी प्रक्रिया को भी प्रभावित कर सकता है। और आर्थिक विकास.

कोई विकल्प नहीं है. नेटवर्क स्वचालित और बुद्धिमान होना चाहिए. इस संदर्भ में, दुनिया के प्रमुख ऑपरेटरों ने सेल्फ-इंटेलिजेंट नेटवर्क का बिगुल बजाया है। त्रिपक्षीय रिपोर्ट के अनुसार, 91% वैश्विक ऑपरेटरों ने अपनी रणनीतिक योजना में ऑटोइंटेलिजेंट नेटवर्क को शामिल किया है, और 10 से अधिक प्रमुख ऑपरेटरों ने 2025 तक एल4 प्राप्त करने के अपने लक्ष्य की घोषणा की है।

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

इंटरनेट सेल्फ-इंटेलिजेंस "स्मार्ट रेफरी" के समान

SAOT कैमरे, इन-बॉल सेंसर और AI सिस्टम से बना है। गेंद के अंदर लगे कैमरे और सेंसर पूर्ण, वास्तविक समय में डेटा एकत्र करते हैं, जबकि एआई सिस्टम वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण करता है और स्थिति की सटीक गणना करता है। एआई सिस्टम नियमों के अनुसार स्वचालित रूप से ऑफसाइड कॉल करने के लिए गेम के नियमों को भी शामिल करता है।

नेटवर्क ऑटोइंटेलेक्चुअलाइज़ेशन और SAOT कार्यान्वयन के बीच कुछ समानताएँ हैं:

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

दूसरे, स्वचालित विश्लेषण, निर्णय लेने और निष्पादन को पूरा करने के लिए एकीकृत तरीके से एआई सिस्टम में बाधा हटाने और अनुकूलन, संचालन और रखरखाव मैनुअल, विनिर्देशों और अन्य जानकारी में बड़ी मात्रा में मैन्युअल अनुभव इनपुट करना आवश्यक है। यह SAOT की तरह AI सिस्टम में ऑफसाइड नियम को फीड करने जैसा है।

इसके अलावा, चूंकि संचार नेटवर्क कई डोमेन से बना है, उदाहरण के लिए, किसी भी मोबाइल सेवा का उद्घाटन, अवरोधन और अनुकूलन केवल वायरलेस एक्सेस नेटवर्क, ट्रांसमिशन नेटवर्क और कोर जैसे कई उपडोमेन के एंड-टू-एंड सहयोग के माध्यम से पूरा किया जा सकता है। नेटवर्क, और नेटवर्क सेल्फ-इंटेलिजेंस को भी "मल्टी-डोमेन सहयोग" की आवश्यकता है। यह इस तथ्य के समान है कि अधिक सटीक निर्णय लेने के लिए SAOT को कई आयामों से वीडियो और सेंसर डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, संचार नेटवर्क फुटबॉल मैदान के वातावरण की तुलना में बहुत अधिक जटिल है, और व्यावसायिक परिदृश्य एक "ऑफसाइड पेनल्टी" नहीं है, बल्कि बेहद विविध और गतिशील है। उपरोक्त तीन समानताओं के अलावा, जब नेटवर्क उच्च-क्रम ऑटोइंटेलिजेंस की ओर बढ़ता है तो निम्नलिखित कारकों को ध्यान में रखा जाना चाहिए:

सबसे पहले, क्लाउड, नेटवर्क और एनई उपकरणों को एआई के साथ एकीकृत करने की आवश्यकता है। क्लाउड पूरे डोमेन में बड़े पैमाने पर डेटा एकत्र करता है, लगातार एआई प्रशिक्षण और मॉडल निर्माण करता है, और एआई मॉडल को नेटवर्क परत और एनई उपकरणों तक पहुंचाता है; नेटवर्क परत में मध्यम प्रशिक्षण और तर्क क्षमता है, जो एक ही डोमेन में बंद-लूप स्वचालन का एहसास कर सकती है। एनईएस वास्तविक समय में समस्या निवारण और सेवा अनुकूलन सुनिश्चित करते हुए, डेटा स्रोतों के करीब विश्लेषण और निर्णय ले सकता है।

दूसरा, एकीकृत मानक एवं औद्योगिक समन्वय। सेल्फ-इंटेलिजेंट नेटवर्क एक जटिल सिस्टम इंजीनियरिंग है, जिसमें कई उपकरण, नेटवर्क प्रबंधन और सॉफ्टवेयर और कई आपूर्तिकर्ता शामिल हैं, और डॉकिंग, क्रॉस-डोमेन संचार और अन्य समस्याओं को इंटरफ़ेस करना मुश्किल है। इस बीच, 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 परिवर्तन. स्व-बुद्धिमान नेटवर्क न केवल एक तकनीकी परिवर्तन है, बल्कि प्रतिभा, संस्कृति और संगठनात्मक संरचना का भी परिवर्तन है, जिसके लिए संचालन और रखरखाव कार्य को "नेटवर्क केंद्रित" से "व्यवसाय केंद्रित" में बदलने की आवश्यकता होती है, संचालन और रखरखाव कर्मियों को बदलने की आवश्यकता होती है हार्डवेयर संस्कृति से सॉफ्टवेयर संस्कृति तक, और दोहराव वाले श्रम से रचनात्मक श्रम तक।

L3 अपने रास्ते पर है

आज ऑटोइंटेलिजेंस नेटवर्क कहां है? हम L4 के कितने करीब हैं? इसका उत्तर चीन मोबाइल ग्लोबल पार्टनर कॉन्फ्रेंस 2022 में अपने भाषण में हुआवेई पब्लिक डेवलपमेंट के अध्यक्ष लू होंगजू द्वारा पेश किए गए तीन लैंडिंग मामलों में पाया जा सकता है।

नेटवर्क रखरखाव इंजीनियर सभी जानते हैं कि होम वाइड नेटवर्क ऑपरेटर के संचालन और रखरखाव संचालन कार्य का सबसे बड़ा दर्द बिंदु है, शायद कोई नहीं। यह होम नेटवर्क, ओडीएन नेटवर्क, बियरर नेटवर्क और अन्य डोमेन से बना है। नेटवर्क जटिल है, और कई निष्क्रिय डंब डिवाइस हैं। असंवेदनशील सेवा धारणा, धीमी प्रतिक्रिया और कठिन समस्या निवारण जैसी समस्याएं हमेशा होती हैं।

इन समस्याओं को देखते हुए, चाइना मोबाइल ने हेनान, गुआंग्डोंग, 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 को बढ़ाकर 83% कर दिया गया है, और एफटीटीआर, गीगाबिट और अन्य व्यवसायों की मार्केटिंग सफलता दर को 3% से बढ़ाकर 10% कर दिया गया है। ऑप्टिकल नेटवर्क बाधा हटाने के संदर्भ में, 97% की सटीकता के साथ ऑप्टिकल फाइबर स्कैटरिंग विशेषता जानकारी और एआई मॉडल को निकालकर उसी मार्ग पर छिपे खतरों की बुद्धिमान पहचान का एहसास किया जाता है।

हरित और कुशल विकास के संदर्भ में, नेटवर्क ऊर्जा बचत वर्तमान ऑपरेटरों की मुख्य दिशा है। हालाँकि, जटिल वायरलेस नेटवर्क संरचना, मल्टी-फ़्रीक्वेंसी बैंड और मल्टी-स्टैंडर्ड के ओवरलैपिंग और क्रॉस-कवरिंग के कारण, विभिन्न परिदृश्यों में सेल व्यवसाय में समय के साथ काफी उतार-चढ़ाव होता है। इसलिए, सटीक ऊर्जा-बचत शटडाउन के लिए कृत्रिम विधि पर भरोसा करना असंभव है।

चुनौतियों का सामना करते हुए, दोनों पक्षों ने नेटवर्क प्रदर्शन और उपयोगकर्ता को प्रभावित किए बिना एकल स्टेशन की औसत ऊर्जा खपत को 10% तक कम करने के लिए नेटवर्क प्रबंधन परत और नेटवर्क तत्व परत पर अनहुई, युन्नान, हेनान और अन्य प्रांतों में एक साथ काम किया। अनुभव। नेटवर्क प्रबंधन परत पूरे नेटवर्क के बहुआयामी डेटा के आधार पर ऊर्जा बचत रणनीतियाँ बनाती और वितरित करती है। एनई परत वास्तविक समय में सेल में व्यावसायिक परिवर्तनों को महसूस करती है 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" के माध्यम से विशिष्ट दृश्यों और एकल स्वायत्त क्षेत्र से आत्म-बुद्धिमत्ता का एहसास कर रहा है। और "बहु-आयामी सहयोग", 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 बदलाव को महसूस कर सकते हैं और विशिष्ट नेटवर्क विशिष्टताओं के भीतर स्वयं-अनुकूलन और स्व-समायोजन कर सकते हैं," जबकि L4 "व्यापार और ग्राहक अनुभव के पूर्वानुमानित या सक्रिय बंद-लूप प्रबंधन को सक्षम बनाता है।" कई नेटवर्क डोमेन में अधिक जटिल वातावरण में संचालित नेटवर्क। जाहिर है, ऑटोइंटेलिजेंट नेटवर्क वर्तमान में स्तर L3 के करीब पहुंच रहा है या उसे प्राप्त कर रहा है।

तीनों पहिये L4 की ओर बढ़े

तो हम ऑटोइंटेलेक्चुअल नेटवर्क को L4 तक कैसे बढ़ा सकते हैं? लू होंगजिउ ने कहा कि हुआवेई सिंगल-डोमेन स्वायत्तता, क्रॉस-डोमेन सहयोग और औद्योगिक सहयोग के तीन-तरफा दृष्टिकोण के माध्यम से चाइना मोबाइल को 2025 तक एल4 के अपने लक्ष्य तक पहुंचने में मदद कर रही है।

एकल-डोमेन स्वायत्तता के पहलू में, सबसे पहले, एनई डिवाइस धारणा और कंप्यूटिंग के साथ एकीकृत होते हैं। एक ओर, निष्क्रिय और मिलीसेकंड स्तर की धारणा को साकार करने के लिए ऑप्टिकल आईरिस और रीयल-टाइम सेंसिंग डिवाइस जैसी नवीन तकनीकों को पेश किया गया है। दूसरी ओर, कम-शक्ति कंप्यूटिंग और स्ट्रीम कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों को बुद्धिमान एनई उपकरणों को साकार करने के लिए एकीकृत किया गया है।

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

इसके अलावा, नेटवर्क प्रबंधन परत क्रॉस-डोमेन सहयोग और सेवा सुरक्षा की सुविधा के लिए ऊपरी परत सेवा प्रबंधन परत को एक खुला उत्तरबाउंड इंटरफ़ेस प्रदान करती है।

क्रॉस-डोमेन सहयोग के संदर्भ में, हुआवेई प्लेटफ़ॉर्म विकास, व्यवसाय प्रक्रिया अनुकूलन और कार्मिक परिवर्तन की व्यापक प्राप्ति पर जोर देती है।

यह प्लेटफ़ॉर्म एक स्मोकस्टैक सपोर्ट सिस्टम से वैश्विक डेटा और विशेषज्ञ अनुभव को एकीकृत करने वाले एक स्व-बुद्धिमान प्लेटफ़ॉर्म में विकसित हुआ है। व्यवसाय प्रक्रिया अतीत से नेटवर्क की ओर उन्मुख, कार्य ऑर्डर संचालित प्रक्रिया, अनुभव उन्मुख, शून्य संपर्क प्रक्रिया परिवर्तन की ओर; कार्मिक परिवर्तन के संदर्भ में, कम-कोड विकास प्रणाली और संचालन और रखरखाव क्षमताओं और नेटवर्क क्षमताओं के परमाणु एनकैप्सुलेशन का निर्माण करके, सीटी कर्मियों के डिजिटल इंटेलिजेंस में परिवर्तन की सीमा को कम किया गया था, और संचालन और रखरखाव टीम को डीआईसीटी में बदलने में मदद की गई थी। मिश्रित प्रतिभाएँ.

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 रही 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 प्रौद्योगिकी को स्वतंत्र और नियंत्रणीय बनाना सुनिश्चित करने के लिए रूट प्रौद्योगिकी को सुलझाने और उससे निपटने के लिए चाइना मोबाइल स्मार्ट ऑपरेशन और रखरखाव उप-श्रृंखला के साथ सहयोग करें।

ऊपर उल्लिखित 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 सर्वोत्तम 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 सड़क" और "चुनौतियों से भरा" भी कहा गया है। लेकिन इन लैंडिंग मामलों और इसे बनाए रखने की ट्रोइका की क्षमता को देखते हुए, हम देख सकते हैं कि कविता अब गौरवान्वित नहीं है, और बहुत दूर भी नहीं है। दूरसंचार उद्योग के ठोस प्रयासों से, यह तेजी से आतिशबाजी से भरा हुआ है।