فهم الذكاء الاصطناعي في الاتصالات: منهج Mavenir العملي

خلال MWC25، أكدت Mavenir على الحاجة إلى نهج عملي للذكاء الاصطناعي في الاتصالات، متحدية الاعتقاد بأن نشر الذكاء الاصطناعي يتطلب استثمارات كبيرة في وحدات معالجة الرسوميات (GPU) وبحيرات بيانات ضخمة.جون لارسون، نائب الرئيس الأول، أشار إلى المفاهيم الخاطئة الشائعة، ملاحظًا أن الكثيرين يربطون الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي بالذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) ونماذج اللغات الكبيرة (LLM).

بدلاً من ذلك، شرح لارسون كيف تدمج Mavenir الذكاء الاصطناعي في شبكات الاتصالات باستخدام البنية التحتية الحالية. تطبق الشركة تقنيات التعلم الآلي مثل XGBoost لكشف الاحتيال ومراقبة الأمان، متجنبةً بذلك متطلبات الحساب الثقيلة لنماذج LLM.

كما شرح بالتفصيل كيف تعمل الأتمتة بقيادة الذكاء الاصطناعي على تحسين عمليات الشبكة، مما يقلل المهام اليدوية في نشر أعباء العمل وتحديثات البرامج وإدارة الأداء. من خلال التركيز على حل التحديات الملموسة بدلاً من تبني الذكاء الاصطناعي لذاته، تهدف Mavenir إلى تحسين الكفاءة التشغيلية.

مع زيادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في حركة البيانات، يرى البعض أن هناك حاجة إلى المزيد من الذكاء الاصطناعي لإدارة الشبكات. ومع ذلك، شدد لارسون على أهمية استغلال بيانات الشبكة الحالية بفعالية قبل اللجوء إلى نماذج ذكاء اصطناعي معقدة.

تتماشى استراتيجية Mavenir مع تطور القطاع نحو الأتمتة السحابية الأصلية، من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في خطط التحكم القائمة على Kubernetes لشبكات ذاتية التنظيم. يعزز هذا النهج الكفاءة وقابلية التوسع مع تقليل التكاليف.

اقرأ أيضًا:Telefónica ألمانيا تنتقل إلى IMS السحابي الأصلي من Mavenir

اقرأ أيضًا:EOLO توسع شبكة 5G FWA الخاصة بها مع Mavenir

يتبنى قطاع الاتصالات بسرعة الذكاء الاصطناعي والأتمتة لإدارة شبكات الجيل الخامس 5G المعقدة، لكن المفاهيم الخاطئة لا تزال قائمة. يفترض الكثيرون أن الذكاء الاصطناعي المتقدم يتطلب موارد حاسوبية واسعة النطاق، لكن Mavenir تدعو إلى تكامل فعال للذكاء الاصطناعي ضمن البنية التحتية الحالية.

بالنسبة للمشغلين، يوفر ذلك حلاً اقتصاديًا. بدلاً من الاستثمارات الثقيلة في مجموعات وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل XGBoost تلبية احتياجات أمان الشبكة وكشف الاحتيال والأتمتة، مما يحسن الكفاءة دون ترقيات أجهزة رئيسية.

بينما تؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى زيادة حركة البيانات، يحذر لارسون من اتباع نهج يركز على التكنولوجيا أولاً، ويحث المشغلين على تحديد بيانات مشاكل واضحة قبل نشر الذكاء الاصطناعي.

يتماشى تركيز Mavenir على الأتمتة السحابية الأصلية مع اتجاهات القطاع، حيث تدعم أطر الذكاء الاصطناعي القائمة على Kubernetes شبكات الجيل التالي، وتتطور نحو نشر عملي للذكاء الاصطناعي لحل تحديات الاتصالات الحقيقية.