Отчет GSMA и GTI Telecom о том, как слияние мобильных сетей и ИИ формирует мировую цифровую экономику. Прогнозируется рост трафика ИИ и переход ИИ на периферию, что требует новой архитектуры "устройство–периферия–сеть–облако". — telecomstechnews.com
Глобальная цифровая экономика все больше определяется слиянием передовых мобильных коммуникаций и искусственного интеллекта, согласно документу, опубликованному GSMA и GTI Telecom [PDF].
В отчете утверждается, что по мере глобального масштабирования 5G мобильные сети расширят покрытие и качество обслуживания, в то время как ИИ переместится из облака на устройства и периферию. Повсеместная мобильная связность обеспечивает широкий доступ к ИИ, в то время как ИИ одновременно преобразует сетевую архитектуру.
Конечная цель названа «Мобильный ИИ» (Mobile AI), которая опирается на совместную систему «устройство–периферия–сеть–облако», сочетающую надежность сети и низкую задержку с алгоритмами ИИ, способными к восприятию и принятию решений. Структура описывается как «трехуровневая, четырехмерная»: вертикально связывающая базовый, исполнительный и прикладной уровни, и горизонтально интегрирующая четыре домена: ИИ для сети, сеть для ИИ, мобильные ИИ-агенты/терминалы и мобильные ИИ-приложения.
В техническом документе Мобильный ИИ представлен как требующий глобального сотрудничества и общих стандартов, и предполагается, что по мере развития 5G-Advanced и 6G мобильные сети и ИИ станут основой для крупномасштабных интеллектуальных сервисов.
Отчет подробно
Центральный тезис отчета заключается в том, что Мобильный ИИ будет построен вокруг взаимодействия между устройствами, сетями, периферийными вычислениями и облачными платформами, причем мобильная инфраструктура будет нести трафик и поддерживать рабочие нагрузки ИИ.
Ожидается рост мобильного трафика, связанного с сервисами ИИ, а сетевой трафик, связанный с ИИ, по прогнозам, будет расти среднегодовыми темпами более 70% в течение следующего десятилетия. Примерно к 2031 году трафик ИИ может превысить трафик традиционных приложений в глобальных сетях, утверждают авторы. Рост спроса на периферийную обработку ИИ ускорится, поскольку системы периферийного вывода полагаются на связь «устройство–сеть», тем самым накладывая новые требования к пропускной способности восходящего канала и задержке, близкой к нулю.
Эра Мобильного ИИ
Предлагаемая архитектура Мобильного ИИ в отчете обобщается как система «устройство–периферия–сеть–облако». Устройства выполняют локальное зондирование, периферийная инфраструктура обрабатывает вычисления с низкой задержкой, а облака обеспечивают первичное обучение и постоянное рассуждение. Телекоммуникационная сеть связывает эти уровни, управляя трафиком и качеством обслуживания. Сама телекоммуникационная сеть, возможно, должна быть по крайней мере частично оптимизирована собственными экземплярами ИИ.
Три уровня и четыре функциональных домена Мобильного ИИ в документе состоят из:
- базового уровня связности, вычислительных ресурсов и инфраструктуры данных,
- исполнительного уровня, упаковывающего вышеперечисленное в развертываемые сервисы,
- прикладных уровней, предоставляющих отраслевые решения.
Функциональные домены описываются как:
- ИИ, применяемый к сетевым операциям,
- сети, способные поддерживать рабочие нагрузки ИИ,
- устройства и агенты с поддержкой ИИ,
- экосистемы приложений, построенные на основе вышеуказанных возможностей.
Значительная часть отчета посвящена действию ИИ в самих сетях. ИИ может помочь в планировании сети и операционной оптимизации, используя данные в реальном времени для адаптации пропускной способности и конфигурации. Аналогично, в операциях и обслуживании системы ИИ могут выявлять аномалии, прогнозировать сбои и в некоторой степени координировать реагирование. В отчете утверждается, что эти возможности будут поддерживать конечную цель полностью автономного управления сетью.
Сети, поддерживающие приложения ИИ
Интеллектуальные устройства и агенты будут генерировать новые паттерны и большие объемы трафика, а также различные требования к услугам. Некоторые приложения требуют низкой задержки для управления (робототехника или удаленное управление), в то время как другие основаны на использовании насыщенных данными источников, таких как видео и потоки с датчиков. Сетям потребуются более гибкие модели обслуживания, чем традиционная «максимально возможная» (best-effort) связность для рабочих нагрузок «один размер для всех».
Для достижения новых моделей обслуживания в отчете предлагаются три области, в которых операторам необходимо адаптироваться:
- улучшенная пропускная способность восходящего канала
- дифференцированное качество обслуживания
- координация между производителями, операторами телекоммуникаций и разработчиками программного обеспечения..
Мобильные устройства и периферия
Мобильные устройства и агенты с поддержкой ИИ представлены как основной источник спроса в следующем десятилетии. Смартфоны, носимые устройства, роботы и промышленные терминалы превратятся из большинства пассивных конечных точек в интеллектуальные системы, способные к рассуждению и выполнению задач. В настоящее время устройства работают по гибридной модели, когда локальные модели выполняют непосредственные задачи, а более сложные рассуждения происходят на периферии или в облаке. Связность, следовательно, становится частью ИТ-топологии.
Существует ряд отраслевых особенностей, где парадигма Мобильного ИИ применима особенно, например, промышленная автоматизация, «умное» производство, подключенные транспортные средства, городское управление, мониторинг здоровья и энергетика. В этих средах функции ИИ должны работать вблизи физических установок и полагаться на сети для обеспечения соединений с удаленными вычислениями для достижения своего полного операционного потенциала. Архитектура следующего поколения «устройство–периферия–сеть–облако» может предоставить именно это.
Проблемы и решения впереди
Ограничения инфраструктуры представлены как главное препятствие, поскольку сервисы ИИ требуют большей пропускной способности восходящего канала, более низкой задержки и высокой надежности, для которых текущие сетевые архитектуры не предназначены. Пропускная способность в среднечастотном и миллиметровом диапазонах повлияет на то, смогут ли сети соответствовать этим более строгим требованиям. Операторы, вероятно, увидят рост капитальных затрат (CAPEX) на расширение и оптимизацию инфраструктуры периферийных вычислений.
Другая проблема связана со стандартами и совместимостью. Фрагментация в протоколах агентов и интерфейсах ИИ уже началась, и эту тенденцию следует обратить вспять. Без общих стандартов затраты на интеграцию останутся высокими, а сервисы, которые пытаются охватить разных поставщиков или рынки, столкнутся с ценовыми барьерами. Авторы призывают к более тесному сотрудничеству между заинтересованными сторонами через международные стандартизирующие органы и отраслевые альянсы.
Сохраняется высокая степень коммерческой неопределенности в отношении того, как преобразовать рост трафика, связанный с ИИ, в доход. Мобильный ИИ, говорится в документе, может представить новые источники дохода, включая предоставление услуг инфраструктуры ИИ, создание продуктов данных, специфичных для различных секторов, и ИИ-приложений для существующих корпоративных клиентов компаний. Однако эти бизнес-модели все еще находятся в зачаточном состоянии и зависят от вышеупомянутого сотрудничества между операторами, компаниями, занимающимися ИИ, поставщиками промежуточного ПО и программного обеспечения, а также производителями устройств.
Идеал Мобильного ИИ
Рабочие нагрузки ИИ, интеллектуальные устройства и распределенные вычисления изменят сетевую архитектуру и бизнес-модели операторов, но темпы изменений будут зависеть от инвестиций в инфраструктуру, спектральной политики, сотрудничества и разработки жизнеспособных коммерческих услуг по мере роста сетевого трафика. Операторы, которые интегрируют возможности связности, периферийных вычислений и обработки данных, смогут захватить большую долю ценности, которую, как утверждается, производят цифровые сервисы на базе ИИ.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Joe Green