أعلنت انفوفيستا عن توفر نموذجها للذكاء الاصطناعي وهو أول نموذج انتشار متاح تجارياً وقائم على الذكاء الاصطناعي يغير الطريقة التي يمكن بها تخطيط الشبكات اللاسلكية وتحسينها.

قال رجيس لربور، نائب رئيس المنتج والبحث والتطوير، قسم هندسة شبكة الوصول الى الراديو في انفوفيستا: “المشغلون هم في مراحل مختلفة من طرح الجيل الخامس، لكن الغالبية لا تزال تواجه مهمة ضخمة لاختيار مواقع جديدة واختبارها وتشغيلها. نموذج الانتشار القائم على الذكاء الاصطناعي، والذي تم تقديمه بنجاح لعملائنا خلال قمة شبكة الوصول الى الراديو من انفوفيستا، هو جاهز للسحابة في تصميمه وقابل للتطوير لزيادة المرونة والقدرة على تكييف الشبكة بشكل ديناميكي أكثر، وبالتالي توفير طريقة لتلقائية وتسريع تخطيط ونشر شبكات الجيل الخامس”.

تم بناء نموذج الذكاء الاصطناعي لشركة انفوفيستا حول أحدث أطر التعلم الآلي مثل تنسرفلو للتركيز على التدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة. استخدم المشروع أكثر من 10 ملايين نقطة بيانات جمعتها الشركة خلال الخمسة عشر عامًا الماضية ويمتد على نطاق عدة موجات تحت 6 جيغاهرتز و موجات مليمترية، مواقع جغرافية، ارتفاعات الهوائي، ظروف الطقس، تغيرات أوراق الشجر الموسمية ومئات المتغيرات الإضافية عبر المناطق الحضرية، و البيئات المختلطة والريفية. تم التحقق من صحة توقعات نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مقابل بيانات أخذ عينات القياس في العالم الحقيقي وثبت أنها تقدم خطط شبكة أكثر دقة بنسبة 25% مقارنة بتلك المقدمة باستخدام نماذج الانتشار التقليدية. يُظهر الاختبار الأولي أن هذه الدقة المحسّنة تترجم إلى توفير يصل إلى 20% في النفقات الرأسمالية عندما يتعلق الأمر باستثمارات مواقع الراديو.

يتجنب نموذج الذكاء الاصطناعي المعايرة المعتمدة على كثافة العمل و المتكررة و التلاعب بالمعايير. إنه يتناسب تمامًا مع رؤية تلقائية دورة حياة الشبكة لشركة انفوفيستا التي تهدف إلى توسيع نطاق التلقائية بما يتجاوز عمليات الشبكة والخدمة، إلى التخطيط، الاختبار والنشر، إعداد التقارير وتحقيق الدخل.

تم تضمين نموذج الذكاء الاصطناعي في برنامج بلانيت من انفوفيستا الحائز على جوائز، على موجز متكامل من البيانات المتاحة في جميع المناطق الجغرافية و التي تتمحور حول حشد المصادر عن المشتركين. يوفر الجمع بين كلاهما لمشغلي الهاتف المحمول دقة أعلى ومهام سير عمل لتخطيط الشبكة أكثر كفاءة.

و اضاف رجيس لربور: “مع مرور الوقت، سيعني الجمع بين نموذج الذكاء الاصطناعي وبيانات حشد المصادر أن النظام الأساسي الجديد سيمكن المشغلين من تلقائية تخطيط الشبكة بالكامل مما يتيح لهم النشر في نطاقات تردد جديدة بشكل أسرع من أي وقت مضى. يساهم جمع البيانات ومعالجتها آليًا في تقليل تكلفة معايرة نموذج الانتشار وتحسين اختبار القيادة، مما يساعد على تسريع عمليات نشر الجيل الخامس إلى مستويات جديدة”.

مقالات ذات صلة

عرض الكل