विश्व कप के "स्मार्ट रेफरी" से इंटरनेट किस प्रकार उन्नत स्व-बुद्धिमत्ता की ओर अग्रसर हो सकता है?

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

जहां हजारों प्रशंसक 3-डी एनिमेशन रीप्ले पर खुशी या निराशा व्यक्त कर रहे थे, वहीं मेरे विचार टीवी के पीछे मौजूद नेटवर्क केबलों और ऑप्टिकल फाइबर के माध्यम से संचार नेटवर्क की ओर बढ़ रहे थे।

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

2025 में, L4 साकार हो जाएगा

ऑफसाइड का नियम जटिल है, और मैदान की जटिल और परिवर्तनशील परिस्थितियों को देखते हुए रेफरी के लिए किसी भी क्षण सटीक निर्णय लेना बहुत मुश्किल होता है। इसलिए, फुटबॉल मैचों में अक्सर विवादास्पद ऑफसाइड निर्णय देखने को मिलते हैं।

इसी प्रकार, 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 होने के साथ-साथ मानवीय त्रुटि की संभावना से भी ग्रस्त 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 को उच्च स्तर पर ले जाने की आवश्यकता है, और मानव श्रम और रखरखाव के पारंपरिक संचालन मॉडल को बनाए रखना अधिक कठिन हो गया है।

ऑफसाइड के बारे में एक 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 से वंचित कर सकता है, 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 को स्वचालित और बुद्धिमान होना ही होगा। इस संदर्भ में, दुनिया के अग्रणी ऑपरेटरों ने स्व-बुद्धिमान नेटवर्क का आह्वान किया है। त्रिपक्षीय रिपोर्ट के अनुसार, वैश्विक ऑपरेटरों में से 91% ने स्व-बुद्धिमान नेटवर्क को अपनी रणनीतिक योजना में शामिल किया है, और 10 से अधिक प्रमुख ऑपरेटरों ने 2025 तक L4 हासिल करने का लक्ष्य घोषित किया है।

इनमें से चाइना मोबाइल इस बदलाव में अग्रणी भूमिका निभा रहा है। 2021 में, चाइना मोबाइल ने स्व-बुद्धिमान नेटवर्क पर एक श्वेत पत्र जारी किया, जिसमें उद्योग में पहली बार 2025 तक L4 स्तर के स्व-बुद्धिमान नेटवर्क तक पहुंचने का मात्रात्मक लक्ष्य प्रस्तावित किया गया, साथ ही आंतरिक रूप से "स्व-कॉन्फ़िगरेशन, स्व-मरम्मत और स्व-अनुकूलन" की नेटवर्क संचालन और रखरखाव क्षमता विकसित करने और बाहरी रूप से "शून्य प्रतीक्षा, शून्य विफलता और शून्य संपर्क" का ग्राहक अनुभव बनाने का प्रस्ताव दिया गया।

इंटरनेट पर मौजूद स्व-बुद्धिमत्ता, "स्मार्ट रेफरी" के समान।

SAOT में कैमरे, गेंद के अंदर लगे सेंसर और AI सिस्टम शामिल हैं। गेंद के अंदर लगे कैमरे और सेंसर वास्तविक समय में पूरा डेटा एकत्र करते हैं, जबकि AI सिस्टम वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण करके गेंद की स्थिति का सटीक अनुमान लगाता है। AI सिस्टम खेल के नियमों को भी शामिल करता है ताकि नियमों के अनुसार स्वचालित रूप से ऑफसाइड का निर्णय लिया जा सके।

नेटवर्क ऑटोइंटेलेक्चुअलाइजेशन और एसएओटी कार्यान्वयन के बीच कुछ समानताएं हैं:

सर्वप्रथम, नेटवर्क और धारणा को गहराई से एकीकृत किया जाना चाहिए ताकि नेटवर्क संसाधनों, कॉन्फ़िगरेशन, सेवा स्थिति, त्रुटियों, लॉग और अन्य जानकारी को व्यापक और वास्तविक समय में एकत्रित किया जा सके, जिससे एआई प्रशिक्षण और तर्क के लिए समृद्ध डेटा उपलब्ध हो सके। यह एसएओटी द्वारा गेंद के अंदर लगे कैमरों और सेंसरों से डेटा एकत्रित करने के अनुरूप है।

दूसरे, स्वचालित विश्लेषण, निर्णय लेने और क्रियान्वयन को पूरा करने के लिए, बाधा निवारण और अनुकूलन, संचालन और रखरखाव नियमावली, विनिर्देशों और अन्य सूचनाओं से संबंधित बड़ी मात्रा में मैन्युअल अनुभव को एआई प्रणाली में एकीकृत रूप से इनपुट करना आवश्यक है। यह ठीक उसी तरह है जैसे एसएओटी (SAOT) द्वारा ऑफसाइड नियम को एआई प्रणाली में फीड करना।

इसके अलावा, चूंकि संचार नेटवर्क कई डोमेन से मिलकर बना होता है, उदाहरण के लिए, किसी भी मोबाइल सेवा को शुरू करना, ब्लॉक करना और अनुकूलित करना केवल वायरलेस एक्सेस नेटवर्क, ट्रांसमिशन नेटवर्क और कोर नेटवर्क जैसे कई उपडोमेन के एंड-टू-एंड सहयोग के माध्यम से ही पूरा किया जा सकता है, और नेटवर्क की स्व-बुद्धिमत्ता को भी "बहु-डोमेन सहयोग" की आवश्यकता होती है। यह इस तथ्य के समान है कि SAOT को अधिक सटीक निर्णय लेने के लिए कई आयामों से वीडियो और सेंसर डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है।

हालांकि, संचार नेटवर्क फुटबॉल मैदान के वातावरण की तुलना में कहीं अधिक जटिल है, और व्यावसायिक परिदृश्य एक मात्र "ऑफसाइड पेनल्टी" नहीं है, बल्कि अत्यंत विविध और गतिशील है। उपरोक्त तीन समानताओं के अतिरिक्त, नेटवर्क के उच्च-स्तरीय स्व-बुद्धिमत्ता की ओर बढ़ने पर निम्नलिखित कारकों को भी ध्यान में रखा जाना चाहिए:

सबसे पहले, क्लाउड, नेटवर्क और NE उपकरणों को AI के साथ एकीकृत करना आवश्यक है। क्लाउड पूरे डोमेन में व्यापक डेटा एकत्र करता है, लगातार AI प्रशिक्षण और मॉडल निर्माण करता है, और नेटवर्क लेयर और NE उपकरणों को AI मॉडल प्रदान करता है; नेटवर्क लेयर में मध्यम प्रशिक्षण और तर्क क्षमता होती है, जो एक ही डोमेन में क्लोज्ड-लूप स्वचालन को साकार कर सकती है। NE डेटा स्रोतों के करीब रहकर 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 सिस्टम इंजीनियरिंग है, जिसमें कई उपकरण, नेटवर्क प्रबंधन और सॉफ्टवेयर, तथा कई आपूर्तिकर्ता शामिल होते हैं, और इसमें इंटरफेस डॉकिंग, क्रॉस-डोमेन संचार और अन्य समस्याएं शामिल हैं। साथ ही, टीएम फोरम, 3जीपीपी, आईटीयू और सीसीएसए जैसे कई संगठन स्व-बुद्धिमान नेटवर्क मानकों को बढ़ावा दे रहे हैं, लेकिन मानकों के निर्माण में कुछ हद तक बिखराव की समस्या है। उद्योगों के लिए वास्तुकला, इंटरफेस और मूल्यांकन प्रणाली जैसे एकीकृत और खुले मानकों को स्थापित करने के लिए मिलकर काम करना भी महत्वपूर्ण है।

तीसरा, प्रतिभा का रूपांतरण। स्व-बुद्धिमान नेटवर्क केवल एक तकनीकी परिवर्तन नहीं है, बल्कि प्रतिभा, संस्कृति और संगठनात्मक संरचना का भी परिवर्तन है, जिसके लिए संचालन और रखरखाव कार्य को "नेटवर्क केंद्रित" से "व्यापार केंद्रित" में, संचालन और रखरखाव कर्मियों को हार्डवेयर संस्कृति से सॉफ्टवेयर संस्कृति में और दोहराव वाले श्रम से रचनात्मक श्रम में रूपांतरित करने की आवश्यकता है।

L3 रास्ते में है

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

नेटवर्क रखरखाव इंजीनियर अच्छी तरह जानते हैं कि घर-आधारित नेटवर्क ऑपरेटर के संचालन और रखरखाव कार्य में सबसे बड़ी समस्या है, शायद ही कोई इसे जानता हो। इसमें होम नेटवर्क, ODN नेटवर्क, बियरर नेटवर्क और अन्य डोमेन शामिल हैं। नेटवर्क जटिल है और इसमें कई निष्क्रिय और कम प्रभावी उपकरण हैं। सेवा संवेदनशीलता की कमी, धीमी प्रतिक्रिया और समस्या निवारण में कठिनाई जैसी समस्याएं हमेशा बनी रहती हैं।

इन समस्याओं को ध्यान में रखते हुए, चाइना मोबाइल ने हेनान, ग्वांगडोंग, झेजियांग और अन्य प्रांतों में हुआवेई के साथ सहयोग किया है। ब्रॉडबैंड सेवाओं में सुधार के लिए, इंटेलिजेंट हार्डवेयर और गुणवत्ता केंद्र के सहयोग से, इसने उपयोगकर्ता अनुभव की सटीक समझ और खराब गुणवत्ता की समस्याओं की सटीक पहचान हासिल की 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 में बाधाओं को दूर करने के लिए, ऑप्टिकल फाइबर स्कैटरिंग विशेषता जानकारी और एआई मॉडल का उपयोग करके, एक ही मार्ग पर छिपे खतरों की इंटेलिजेंट पहचान 97% की सटीकता के साथ हासिल की गई है।

हरित एवं कुशल विकास के संदर्भ में, नेटवर्क ऊर्जा बचत वर्तमान ऑपरेटरों की प्रमुख दिशा है। हालांकि, जटिल वायरलेस नेटवर्क संरचना, बहु-आवृत्ति बैंड और बहु-मानक के अतिव्यापीकरण और क्रॉस-कवरिंग के कारण, विभिन्न परिदृश्यों में सेल व्यवसाय समय के साथ अत्यधिक उतार-चढ़ाव दिखाता है। इसलिए, सटीक ऊर्जा-बचत शटडाउन के लिए कृत्रिम विधि पर निर्भर रहना असंभव है।

चुनौतियों का सामना करते हुए, दोनों पक्षों ने अनहुई, युन्नान, हेनान और अन्य प्रांतों में नेटवर्क प्रबंधन स्तर और नेटवर्क तत्व स्तर पर मिलकर काम किया ताकि नेटवर्क के प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित किए बिना एक स्टेशन की औसत ऊर्जा खपत को 10% तक कम किया जा सके। नेटवर्क प्रबंधन स्तर पूरे नेटवर्क के बहुआयामी डेटा के आधार पर ऊर्जा बचत रणनीतियों को तैयार करता है और उन्हें लागू करता है। नेटवर्क एनवायरनमेंट (NE) स्तर सेल में होने वाले व्यावसायिक परिवर्तनों को वास्तविक समय में समझता है और उनका पूर्वानुमान लगाता है, और कैरियर और सिंबल शटडाउन जैसी ऊर्जा बचत रणनीतियों को सटीक रूप से लागू करता है।

उपरोक्त उदाहरणों से यह स्पष्ट है कि फुटबॉल मैच में "बुद्धिमान रेफरी" की तरह, संचार नेटवर्क धीरे-धीरे "धारणा संलयन", "एआई मस्तिष्क" और "बहुआयामी सहयोग" के माध्यम से विशिष्ट दृश्यों और एकल स्वायत्त क्षेत्र से स्व-बुद्धिमानता प्राप्त कर रहा है, जिससे नेटवर्क के उन्नत स्व-बुद्धिमानता का मार्ग तेजी से स्पष्ट होता जा रहा है।

टीएम फोरम के अनुसार, L3 स्व-बुद्धिमान नेटवर्क "वास्तविक समय में पर्यावरण में होने वाले परिवर्तनों को समझ सकते हैं और विशिष्ट नेटवर्क विशेषताओं के भीतर स्वयं को अनुकूलित और समायोजित कर सकते हैं," जबकि L4 "कई नेटवर्क डोमेन में फैले अधिक जटिल वातावरण में व्यावसायिक और ग्राहक अनुभव-आधारित नेटवर्कों के पूर्वानुमानित या सक्रिय क्लोज्ड-लूप प्रबंधन को सक्षम बनाता है।" स्पष्ट है कि स्व-बुद्धिमान नेटवर्क वर्तमान में L3 स्तर के करीब पहुंच रहा है या उसे प्राप्त कर चुका है।

तीनों पहिए L4 की ओर बढ़ रहे थे

तो हम आत्म-बौद्धिक नेटवर्क को L4 तक कैसे गति प्रदान कर सकते हैं? लू होंगजिउ ने कहा कि हुआवेई, एकल-डोमेन स्वायत्तता, क्रॉस-डोमेन सहयोग और औद्योगिक सहयोग के त्रिपक्षीय दृष्टिकोण के माध्यम से चाइना मोबाइल को 2025 तक L4 के लक्ष्य तक पहुंचने में मदद कर रहा है।

एकल-डोमेन स्वायत्तता के पहलू में, सर्वप्रथम, नवीन प्रौद्योगिकी उपकरणों को संवेदन और गणना के साथ एकीकृत किया जाता है। एक ओर, निष्क्रिय और मिलीसेकंड स्तर के संवेदन को साकार करने के लिए ऑप्टिकल आइरिस और वास्तविक समय संवेदन उपकरणों जैसी नवीन तकनीकों को शामिल किया जाता है। दूसरी ओर, बुद्धिमान नवीन प्रौद्योगिकी उपकरणों को साकार करने के लिए कम-शक्ति गणना और स्ट्रीम गणना तकनीकों को एकीकृत किया जाता है।

दूसरे, एआई ब्रेन से युक्त नेटवर्क नियंत्रण परत, बुद्धिमान नेटवर्क तत्व उपकरणों के साथ मिलकर धारणा, विश्लेषण, निर्णय लेने और निष्पादन के बंद लूप को साकार कर सकती है, ताकि एक ही डोमेन में नेटवर्क संचालन, दोष प्रबंधन और नेटवर्क अनुकूलन के लिए उन्मुख स्व-विन्यास, स्व-मरम्मत और स्व-अनुकूलन के स्वायत्त बंद लूप को साकार किया जा सके।

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

विभिन्न क्षेत्रों में सहयोग के संदर्भ में, हुआवेई प्लेटफॉर्म के विकास, व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुकूलन और कर्मियों के परिवर्तन की व्यापक प्राप्ति पर जोर देता है।

यह प्लेटफॉर्म एक साधारण सपोर्ट सिस्टम से विकसित होकर वैश्विक डेटा और विशेषज्ञ अनुभव को एकीकृत करने वाले एक स्व-बुद्धिमान प्लेटफॉर्म में तब्दील हो गया है। पहले यह नेटवर्क-आधारित और वर्क ऑर्डर-संचालित व्यावसायिक प्रक्रिया थी, लेकिन अब यह अनुभव-आधारित और शून्य-संपर्क प्रक्रिया में परिवर्तित हो गई है। कर्मियों के परिवर्तन के संदर्भ में, एक लो-कोड डेवलपमेंट सिस्टम बनाकर और संचालन एवं रखरखाव क्षमताओं तथा नेटवर्क क्षमताओं को समग्र रूप से एकीकृत करके, सीटी कर्मियों के डिजिटल इंटेलिजेंस में परिवर्तन की प्रक्रिया को सरल बनाया गया है, और संचालन एवं रखरखाव टीम को डीआईसीटी मिश्रित प्रतिभाओं में परिवर्तित होने में सहायता मिली है।

इसके अतिरिक्त, हुआवेई स्व-बुद्धिमान नेटवर्क आर्किटेक्चर, इंटरफ़ेस, वर्गीकरण, मूल्यांकन और अन्य पहलुओं के लिए एकीकृत मानक प्राप्त करने हेतु कई मानक संगठनों के सहयोग को बढ़ावा दे रहा है। व्यावहारिक अनुभव साझा करके, त्रिपक्षीय मूल्यांकन और प्रमाणीकरण को बढ़ावा देकर तथा औद्योगिक प्लेटफॉर्म बनाकर औद्योगिक पारिस्थितिकी की समृद्धि को बढ़ावा देना; और चाइना मोबाइल स्मार्ट संचालन और रखरखाव उप-श्रृंखला के साथ मिलकर मूल प्रौद्योगिकी की समस्याओं को सुलझाने और उनका समाधान करने में सहयोग करना ताकि मूल प्रौद्योगिकी स्वतंत्र और नियंत्रणीय बनी रहे।

ऊपर उल्लिखित स्व-बुद्धिमान नेटवर्क के प्रमुख तत्वों के अनुसार, लेखक की राय में, हुआवेई की "त्रयी" में संरचना, प्रौद्योगिकी, सहयोग, मानक, प्रतिभा, व्यापक कवरेज और सटीक बल मौजूद हैं, जो कि भविष्य में सराहनीय साबित हो सकते हैं।

स्व-बुद्धिमान नेटवर्क दूरसंचार उद्योग की सबसे बड़ी आकांक्षा है, जिसे "दूरसंचार उद्योग की 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 सफल उदाहरणों और तिकड़ी की इसे बनाए रखने की क्षमता को देखते हुए, हम कह सकते हैं कि यह आकांक्षा अब दूर नहीं है। दूरसंचार उद्योग के समन्वित प्रयासों से यह और भी अधिक रोमांचक होती जा रही है।