INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LE TELECOMUNICAZIONI
L’Intelligenza Artificiale è sempre più utilizzata e applicata in moltissimi settori, incluso quello delle telecomunicazioni. Infatti, le applicazioni AI nel settore delle telecomunicazioni stanno acquisendo via via maggiore popolarità.
I fornitori di servizi di comunicazione si sono rivolti alle aziende che offrono servizi altamente personalizzati al fine di prendere parte al processo di trasformazione digitale. Usano l’Intelligenza Artificiale per diversi scopi, dal miglioramento dell’esperienza d’uso dei clienti alla manutenzione predittiva per potenziare l’affidabilità delle reti.
In questo articolo vi mostreremo, attraverso alcuni esempi di casi d’uso, come l’AI può influire sulle aziende di telecomunicazione, analizzando il suo potenziale.
AI PER IL RILEVAMENTO DELLE ANOMALIE
I modelli AI sono efficaci nel rilevare le condizioni anomale. Infatti, un algoritmo AI può imparare dai dati quali sono le condizioni normali e quali invece sono quelle anormali, con lo scopo di intercettare gli scostamenti rispetto al funzionamento ottimale.
Il rilevamento di anomalie può includere il riconoscimento di malfunzionamenti hardware e software, traffico eccezionale, congestioni, intromissioni, ecc.
Inoltre, i modelli AI sono essenziali per sviluppare una quadro di manutenzione predittiva e sono in grado di:
- 1) Rilevare le condizioni estreme improvvise nella rete
- 2) Prevedere quando accadrà il prossimo evento eccezionale
- 3) Ottimizzare il ripristino automatico dei guasti
Tra i tanti benefici della manutenzione predittiva, possiamo trovare: maggiore operabilità, una migliore qualità del servizio, costi di manutenzione più bassi e una migliore gestione del rischio.
AI PER L’OTTIMIZZAZIONE DELLE RETI
Le compagnie di telecomunicazioni possono usare gli algoritmi avanzati di AI per individuare e prevedere le anomalie di rete e risolvere i problemi, prima che questi abbiano un impatto negativo sui consumatori.
Riguardo a ciò, le attività dei provider offrono un terreno fertile in cui applicare i modelli AI. In base ai risultati che si vogliono raggiungere esistono diversi modelli, quali:
- – Algoritmi di routing: sono utili per la schedulazione dinamica del percorso ottimale nella rete, basata su analisi avanzate per trovare pattern nei dati.
- – Apprendimento di rinforzo: in questo caso, l’AI simula il comportamento degli utenti e ottimizza le operazioni di conseguenza.
- – Modelli di previsione: nella previsione del carico di traffico futuro per la pianificazione, i modelli AI operano meglio delle tecniche più tradizionali.
Gli operatori di rete possono fare leva sulle informazioni ricavate dai dati raccolti dall’Intelligenza Artificiale per ridurre la latenza, ottimizzare il bilanciamento del carico e migliorare la previsione della domanda di traffico al fine di ottenere una migliore soddisfazione dei clienti.
AI PER LA CLASSIFICAZIONE DEL TRAFFICO E IL RAGGRUPPAMENTO DEL FLUSSO
Un’altra funzione utile dei modelli AI è la loro capacità di trovare gli schemi nascosti all’interno dei dati.
Questa abilità può essere sfruttata, tra le altre applicazioni, per gli scopi di profilazione del traffico, permettendo così:
- 1) L’identificazione di cluster di sessioni basati sulle loro caratteristiche e una gestione strategica delle sessioni secondo le caratteristiche del cluster
- 2) L’individuazione di cluster basati sul flusso di traffico: identificare e classificare le diverse condizioni delle reti in base alle caratteristiche del flusso del traffico
- 3) Individuazione di sessioni dannose
Di conseguenza, un algoritmo può essere addestrato per identificare i cluster di osservazioni che condividono caratteristiche comuni e per classificare i nuovi dati osservati.
AI PIPELINE
Un modello AI /di Machine Learning viene sviluppato attraverso un processo ciclico, le cui fasi sono:
Usando una piattaforma software in grado di gestire l’intera AI pipeline in modo semplice e automatico, è possibile ridurre gli errori e migliorare il controllo sul processo.
Inoltre, con un’interfaccia grafica adeguata si potrebbero effettuare pre-elaborazioni avanzate, creare modelli, addestrare e implementare operazioni con solo un paio di click, secondo la visione AI code-free.
Inoltre, l’automatica acquisizione dei dati ed esecuzione del modello assicurano che l’AI funzioni perfettamente senza l’intervento umano.
La nostra piattaforma software Rebecca AI permette di fare tutto questo: agilità nella AI pipeline, ampia personalizzazione e integrazione con altre piattaforme e/o sorgenti di dati.
LA NOSTRA ESPERIENZA
La vasta esperienza acquisita in ambito Intelligenza Artificiale, Machine Learning e progetti di Analisi Avanzate ci permette di essere flessibili nella ricerca di ulteriori applicazioni dell’AI, sulla base delle informazioni rilevanti a livello di business che i nostri clienti vorrebbero fossero estratte dai loro dati.
Perché questo sia possibile, ci affidiamo alla nostra piattaforma software Rebecca AI. Con Rebecca AI si possono costruire e allenare i propri modelli AI senza il bisogno di codici, connettere ed eseguire complessi dataset, visualizzare i risultati in una pannello di controllo personalizzabile e monitorare le performance e i malfunzionamenti dei modelli. È possibile anche condividere e vendere i propri modelli AI, come anche acquistare i modelli creati e allenati dagli altri utenti.
Ciò che i progetti AI hanno in comune è l’impegno verso il rigore scientifico e verso il metodo e gli strumenti impiegati.
In conclusione, in un mondo altamente interconnesso, le opportunità dell’Intelligenza Artificiale nel settore della Telecomunicazione sono enormi. Soprattutto, in un settore altamente competitivo come quello delle telecomunicazioni, l’AI può solo continuare a svilupparsi ed accelerare la sua crescita, considerando che i suoi strumenti e applicazioni si stanno aggiornando velocemente e diventano sempre più sofisticate.
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