De acordo com pt.wedoany.com-A AT&T lançou um modelo de base de rede treinado com seus próprios dados de rede, visando melhorar a eficiência energética, otimizar o gerenciamento de interrupções e impulsionar a evolução da rede para níveis mais elevados de autonomia. Raj Savoor, vice-presidente de Análise e Automação de Rede da AT&T, apresentou os detalhes deste modelo de IA durante o evento virtual "Redes de IA e Automação" organizado pela Fierce.
Raj Savoor explicou que o modelo de base de rede é um modelo de IA treinado com dados de rede, configurações, indicadores-chave de desempenho (KPIs) e todos os dados de séries temporais e eventos da própria AT&T. Esses modelos possuem 10 bilhões de parâmetros e foram treinados com 110 bilhões de tokens. A AT&T já aplicou o modelo para melhorar a eficiência energética e compensar interrupções em sites.
Savoor afirmou que, diferentemente do uso anterior de modelos tradicionais de aprendizado de máquina com regras estáticas aplicadas a estações base, o novo modelo pode utilizar intervalos de tempo menores e ser treinado em um ritmo mais regular, impulsionando a eficiência energética de forma mais dinâmica. Ele destacou que o novo método alcançou uma melhoria "significativa" na eficiência e permitiu que o sistema descobrisse "padrões que não poderiam ser vistos apenas com modelos de ML e análise de regressão clássica".
Outro caso de uso principal do modelo de base de rede é o gerenciamento da inclinação das antenas durante interrupções, realizando a chamada "compensação de interrupções". O modelo permite que a AT&T ajuste a inclinação das antenas em grande escala com capacidade de percepção de capacidade, otimizando a cobertura e a capacidade em tempo real. Savoor acredita que essa capacidade é impossível de ser alcançada manualmente. Outros casos de uso incluem a correlação de alarmes com ordens de serviço e a previsão de falhas e congestionamentos de software com base em eventos históricos.
Savoor revelou que esses são aproximadamente cinco grandes casos de uso que a AT&T colocou em produção atualmente, e a empresa está desenvolvendo mais modelos de base de rede desse tipo. No caminho para redes autônomas, Savoor observou que o setor de redes sem fio tem um ciclo de renovação a cada 10 a 12 anos com a introdução de novos padrões móveis 3GPP, o que lhe confere uma vantagem na busca pela autonomia. Alguns processos de subdomínio já atingiram o nível 4 de autonomia, e muitos estão no nível 3,5, próximos do nível 4. Em contraste, as redes com fio incluem centenas de tipos de elementos de rede, e alcançar a automação de ponta a ponta requer maior homogeneidade na camada de controle, tornando o caminho para a autonomia mais complexo. A AT&T está avançando na transformação de grandes redes centrais com fio, e espera-se que surjam oportunidades significativas de ponta a ponta nos próximos três anos.
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