Bilan du MWC Shanghai : L'ère des grands modèles d'IA est arrivée. Comment les réseaux de communication vont-ils évoluer ?

Lors du « 5G Future Summit » lors du MWC Shanghai 2023 la semaine dernière, des représentants experts d'opérateurs de télécommunications nationaux, de fournisseurs d'équipements et d'importantes associations industrielles ont partagé l'application actuelle de la technologie de l'IA dans les réseaux de télécommunications et l'impact des grands modèles sur les nouvelles possibilités de l'industrie. . Les experts présents à la réunion ont généralement estimé que l'impact des grands modèles est perturbateur, en particulier sur les capacités d'exploitation et de maintenance des réseaux et de prestation de services des opérateurs, ce qui apportera des améliorations significatives. Cependant, la manière de réaliser la réalisation commerciale de grands modèles d’IA et d’élargir le marché à l’avenir nécessite davantage de discussions et une collaboration ouverte.

Les travaux de normalisation de l'IA dans les réseaux progressent régulièrement

Développement technologique, normes avant tout. L'un des points forts de ce forum, Xie Fang, directeur technique et chercheur en chef de l'Institut de technologie sans fil et de terminaux de l'Institut de recherche mobile de Chine, a présenté en détail les travaux de recherche sur la normalisation IA/ML menés par 3GPP en R18. Elle a déclaré qu'actuellement, le 3GPP compte quatre groupes de travail menant des recherches sur la normalisation AI/ML, notamment AI/ML pour Air Interface, AI/ML pour RAN, AI/ML pour 5GS et AI/ML pour OAM.

Plus précisément, dans le projet de recherche actuel R18 AI/ML for Air Interface, il existe trois principaux types de collaboration de formation côté périphérique réseau et côté terminal utilisateur, l'un sans collaboration entre eux (niveau x) et l'autre est basé sur Il existe une coopération de signalisation sans transmission de modèle (niveau y), et il existe une coopération basée sur la signalisation avec transmission de modèle (niveau z). Dans le même temps, après l'introduction de l'IA, une tâche très importante consiste à étudier le cadre général de la gestion du cycle de vie (LCM). De plus, 3GPP se concentre actuellement sur trois cas d'utilisation dans le projet d'interface radio R18 : CSI, gestion des faisceaux et amélioration du positionnement.

Xie Fang a mentionné que la recherche sur l'IA/ML pour RAN dans le projet R18 est plus claire car les trois cas d'utilisation (équilibrage de charge, optimisation de la mobilité et économie d'énergie du réseau) et les cadres fonctionnels ont été étudiés et comparés au stade R17 Got. cela clairement. Par conséquent, dans ce projet, la tâche principale de R18 est de mettre en œuvre spécifiquement l’amélioration de la collecte de données et de la signalisation basée sur l’architecture de réseau sans fil existante.

De plus, l'IA/ML pour 5GS concerne principalement certaines améliorations du réseau central après l'introduction de l'IA. Dans ce projet, R18 comprend principalement trois aspects de travail. Le premier consiste à approfondir l'étude des améliorations du système basées sur NWDAF pour permettre la 5GS. soutenir l'automatisation du réseau ; la deuxième consiste à se concentrer davantage sur certaines améliorations entre les fonctions des éléments de réseau du 5GC, dans le but principal de soutenir la prise de décision ; la troisième est d'étudier plus en détail les entrées et sorties nécessaires autour du NWDAF ainsi que l'architecture potentielle ; améliorations, nouveaux scénarios, etc.

Enfin, AI/ML pour OAM est le premier travail de recherche de normalisation lié à l'IA réalisé par 3GPP. Il est principalement basé sur les services d'analyse de données de gestion MDAS. Certains projets majeurs incluent le contrôle en boucle fermée, la gestion axée sur l'intention et l'auto-intelligence. niveau réseau, etc.

Quand les grands modèles d'IA sont introduits dans les réseaux auto-intelligents

« Les données, la puissance de calcul et les modèles sont les trois éléments essentiels à la réalisation de l'IA, et les réseaux de communication sont un scénario naturel et standard qui peut fournir ces trois éléments. Par conséquent, l'application de l'IA dans le domaine de la communication existe depuis le tout début. Oui, c'est juste une question de savoir si c'est bon ou pas. » Cheng Xinzhou, directeur du Centre de recherche sur les opérations intelligentes des réseaux de l'Institut de recherche China Unicom, a déclaré lors de la table ronde que depuis la commercialisation des réseaux 3G en 2009, l'Internet mobile s'est développé rapidement et les données ont connu une croissance explosive, avec une grande quantité de données. Elles offrent un bon espace pour l'apprentissage en profondeur. L'IA a depuis marqué le début d'un grand développement, et les réalisations de l'IA dans le domaine de la communication ont également commencé à augmenter.

Il a souligné qu'avant l'émergence des grands modèles, une grande partie de l'apprentissage automatique reposait d'abord sur des règles, et nécessitait ensuite une grande quantité d'étiquetage de données. En même temps, beaucoup d'entre eux étaient formés dans un seul domaine et une seule donnée. source, la capacité de croiser les domaines et les modalités multiples était donc insuffisante. Cela entraînerait que de nombreux éléments ne pourraient pas être combinés, ce qui rendrait difficile la résolution de projets complexes et systématiques. En outre, il est difficile d'introduire des éléments basés sur l'accumulation d'expériences cognitives humaines dans la formation de modèles. L'émergence de percées en matière de connaissances résout en fait le problème de l'accumulation d'expériences d'experts dans une certaine mesure, mais elle est statique sur une certaine période de temps. et ne peut pas être réalisé en temps réel. Après l'émergence des grands modèles, l'intelligence a véritablement émergé. Elle apprendra de manière autonome et sera capable de réaliser une multimodalité interdomaine, bouleversant ainsi beaucoup de choses.

Cheng Xinzhou estime que l'introduction de grands modèles d'IA dans les réseaux autonomes entraînera des seuils plus bas et une efficacité plus élevée, et que les points d'arrêt des données seront effacés un par un en même temps, et qu'une accumulation à long terme d'expérience d'experts sera injectée dans le réseau ; De plus, la future maintenance du réseau, y compris les opérations et l'adaptation aux besoins dynamiques des scénarios d'utilisateurs, deviendra impossible à distinguer entre les humains et les machines.

Luo Zhiyi, un expert du bureau de soutien à la gestion de réseau de la division réseau de China Mobile Communications Group Corporation, est d'accord avec le point de vue ci-dessus. Il a déclaré que du point de vue des réseaux autonomes, tout d'abord, le grand modèle apporte la capacité de comprendre pleinement le panorama du réseau, ce qui est utile pour les problèmes de gestion multi-fournisseurs rencontrés par les opérateurs de télécommunications et pour les problèmes de collaboration et d'exploitation et de maintenance des réseaux. à différents niveaux, ce qui a entraîné une réduction des coûts d'apprentissage et une augmentation des capacités globales d'exploitation et de maintenance. « Avec l'aide de grands modèles, nous espérons trier de manière complète et systématique les connaissances complexes sur les réseaux, ce qui nous aidera à terme à former de véritables employés numériques, grâce auxquels nous pourrons rapidement mener à bien la réalisation de nos activités et la démarcation du réseau, obtenant ainsi des capacités globales d'exploitation et de maintenance. "Je pense qu'il s'agit d'une direction très importante pour GPT." Dans le même temps, China Mobile espère utiliser les capacités d'association contextuelle et de compréhension des grands modèles de langage naturel pour parvenir à une traduction précise des intentions des clients, puis générer directement des solutions et rapidement. automatisez-les.

En résumé, le plus grand opérateur de télécommunications chinois espère utiliser de grands modèles d’IA pour réaliser des graphiques de connaissances inter-domaines, inter-fabricants, de systèmes multi-complexes et de groupe, et espère également former des capacités d’interaction homme-machine plus naturelles. le personnel d’exploitation et de maintenance gère mieux le réseau.

Quel est l'effet réel après l'intégration profonde de l'IA et du réseau ? En tant que l'un des principaux fournisseurs mondiaux d'équipements de communication, Wu Riping, directeur général des solutions de produits réseau d'Ericsson Chine, a partagé l'exploration pratique actuelle d'Ericsson et ses résultats remarquables en matière d'IA dans les réseaux lors de ce forum. Il a déclaré que les réseaux mobiles deviennent de plus en plus complexes et que la quantité de traitement de données augmente. Les opérateurs, les fabricants d'équipements et même les utilisateurs finaux espèrent que les coûts de maintenance des réseaux mobiles représentés par la 5G seront réduits et que l'expérience utilisateur sera améliorée. C'est devenu un Ericsson introduit l'intelligence artificielle au cœur de la force motrice de l'ensemble du réseau de communication.

Pour Wu Riping, le développement de l'intelligence artificielle dans le domaine des communications est une évolution de l'intelligence primaire manuelle et passive à l'intelligence avancée active basée sur les données, si elle est divisée en trois étapes, les représentants de la première étape sont le script ; basé sur le traitement automatisé. La deuxième étape est l'introduction de la technologie de la science des données de l'apprentissage automatique. La troisième étape est l'intelligence artificielle basée sur l'intention avec des capacités cognitives. Ericsson a terminé avec succès les première et deuxième étapes de développement. capacités.

Dans son discours, il a souligné que pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle dans les réseaux de communication, les caractéristiques et les exigences du réseau de communication doivent être pleinement prises en compte. Afin de développer les capacités de l'IA dans le domaine des communications professionnelles, Ericsson a construit l'intelligence artificielle dans le domaine des communications à partir de trois dimensions : le site réseau, la plate-forme réseau et l'ouverture d'API. L'IA d'Ericsson repose sur une base solide d'expertise approfondie en télécommunications combinée à des connaissances en science des données et en intelligence artificielle. Ericsson compte plus de 1 000 experts polyvalents ayant une expérience dans les télécommunications et la science des données, et a développé plus de 200 cas d'utilisation de l'IA dans le domaine des communications ; la plateforme d'intelligence artificielle d'Ericsson traite chaque jour plus de 175 To de données réseau et 65 millions de données réseau existantes. les utilisateurs bénéficient de plus d’avantages.

Plus précisément, en termes de résultats pratiques, en termes de fiabilité du réseau, Ericsson a réduit les exigences des sites des opérateurs de 20 % grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle, atteint une précision de 100 % dans la localisation des défauts des modules optiques et réduit les erreurs inutiles de 33 %. Remplacement du matériel, etc. L'amélioration des performances des réseaux est au centre de l'application de l'intelligence artificielle dans les réseaux de communication, jouant un rôle important dans le réglage des paramètres, la localisation des problèmes et l'amélioration de l'expérience utilisateur. En Chine, la plateforme d’économie d’énergie IA d’Ericsson aide les opérateurs à gérer plus de 90 000 stations de base 5G, avec un effet d’économie d’énergie de plus de 20 %. De plus, en optimisant les interférences sur la liaison montante, Ericsson a utilisé l'intelligence artificielle pour identifier automatiquement les effets d'interférence des guides d'ondes atmosphériques et mis automatiquement en œuvre des mesures de secours, qui ont donné de bons résultats.

Réaliser la monétisation de l'IA nécessite toujours une collaboration ouverte

Il convient de noter qu'un autre expert du secteur ayant participé à cette table ronde, Xu Junjie, directeur régional du TM Forum Asia Pacific, a déclaré que ni les opérateurs de télécommunications ni les fabricants d'équipements ne disposaient peut-être de suffisamment de ressources pour investir dans des modèles universels à grande échelle. entraînement. Aujourd'hui, tout le monde est parvenu à un consensus sur le fait que le grand modèle général n'est pas adapté à l'industrie des télécommunications - parce que le grand modèle général ne peut être appris qu'à partir d'Internet, il ne peut pas apprendre les données de production des opérateurs. « Je pense que les trois principaux opérateurs chinois disposent d'une très bonne infrastructure, ainsi que de fournisseurs tels que Huawei et ZTE, qui participent à un grand nombre de constructions de réseaux dans le monde. Ils ont également la possibilité d'accéder à certaines données de production réelles de chaque opérateur. Relativement parlant, il existe encore des opportunités de former certains grands modèles relativement faciles à utiliser, mais pour certains petits et moyens opérateurs et petits et moyens fabricants, les opportunités sont en réalité très limitées, car sans données suffisantes et suffisantes. puissance de calcul, les grands modèles sont difficiles à utiliser. C’est une situation très réelle.

Xu Junjie a mentionné que plusieurs opérateurs et fabricants d'équipements nationaux pratiquent certaines pratiques de grands modèles. Mais du point de vue de l’ensemble du secteur, une certaine réutilisation de grands modèles devrait encore être envisagée. Mais la réutilisation implique d'ouvrir le modèle. Alors, comment ouvrir les modèles et permettre à davantage de personnes de les évaluer est en fait une question très importante. Dans le même temps, l’industrie doit réfléchir à la manière de facturer l’utilisation de ces modèles ouverts et de garantir un meilleur modèle économique.

À cet égard, Luo Zhiyi estime : « En termes de modèles économiques, je pense que tout le monde doit utiliser les capacités d'automatisation et d'intelligence des réseaux autonomes pour permettre à l'économie réelle et au pays de proposer un développement de la transformation numérique. nouvelle concurrence Tout le monde peut travailler ensemble pour agrandir le gâteau et accroître conjointement la valeur de l'ensemble de l'industrie. Cela pourrait être un meilleur modèle à l'heure actuelle.

Cheng Xinzhou a également déclaré que l'élargissement du gâteau du marché est conforme aux attentes de toutes les parties. De ce point de vue, la couche inférieure du plan Digital China est constituée des éléments de connexion et de données, et ce sont précisément les deux éléments de base maîtrisés par l'industrie des communications (y compris les opérateurs et les fabricants d'équipements). Le développement futur de l'industrie des communications n'est donc pas déterminant. il ne s'agit que de son propre développement. Cependant, la transformation numérique de l'ensemble de la société est indissociable de l'autonomisation des connexions réseau et des éléments de données. Analogue à la trajectoire de développement des entreprises cloud, de la fourniture initiale de matériel à la vente de nombreux services de plug-ins de composants aujourd'hui, leur espace de développement est très vaste, non seulement dans le domaine informatique, mais rayonnera également vers la numérisation. de la société dans son ensemble. Dans la transformation, le gâteau de l'ensemble du marché à l'avenir doit être très important. À l'avenir, la relation entre les fabricants d'équipements et les opérateurs n'est peut-être pas celle de l'offre et de l'utilisation, mais celle des partenaires.

Il a déclaré sans ambages au cours de la discussion : « L'effet perturbateur des grands modèles n'est peut-être rien de moins que le moteur de la première révolution industrielle. Les futurs modèles commerciaux ne peuvent être imaginés avec la forme organisationnelle actuelle. Je pense que l'émergence des grands modèles n'est pas une fin, mais un nouveau point de départ, le début d'un début.

As du réseau de communication C114

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