En el sector de las telecomunicaciones, la IA está pasando de las pruebas de concepto y los pilotos localizados a la fase crítica de implementación comercial a gran escala; sin embargo, aunque los principales operadores globales continúan aumentando la inversión en IA, todavía no han logrado obtener un valor comercial proporcional a dicha inversión. Implementar con éxito una implementación de IA a gran escala y transformar la inversión en IA en un valor empresarial tangible se ha convertido en un desafío urgente para la industria global de las telecomunicaciones. El *Libro blanco DT4DI 4.0* señala que, sin una comprensión profunda de las estructuras de red, los mecanismos subyacentes y los estados operativos, los modelos grandes tienen dificultades para obtener confianza en procesos de producción críticos. Para abordar este cuello de botella de la industria, el libro blanco presenta tres enfoques de aplicación de IA identificados por la industria, señalando el tercer enfoque como la elección inevitable para gestionar tareas complejas como lograr capacidades AN L4+ (Red Autónoma de Nivel 4 o superior): Enfoque 1: "Modelo de Lenguaje Grande (LLM) + Generación Aumentada por Recuperación (RAG)." Este enfoque se limita a recuperar información estática y generar explicaciones basadas en texto; no puede generar comandos de optimización ejecutables para formar un proceso empresarial de circuito cerrado, y sirve principalmente como herramienta de consulta de información. Enfoque 2: "Modelo de Lenguaje Grande + Uso de Herramientas." Aunque esto representa una mejora de la arquitectura técnica, la ejecución subyacente sigue dependiendo de herramientas heredadas; su función principal es optimizar los flujos de trabajo operativos y mejorar la eficiencia humana. Enfoque 3: "Modelo de Lenguaje Grande + Red de Gemelo Digital (DTN) + Modelo Grande Específico del Dominio de las Telecomunicaciones." Este enfoque se alinea estrechamente con los estándares arquitectónicos de las redes autónomas avanzadas. A diferencia de los LLM, que se centran principalmente en la interacción, las DTN y los modelos grandes específicos del dominio de las telecomunicaciones pueden determinar la "Siguiente Mejor Acción" para la optimización dentro del dominio. Tomando como ejemplo el modelo grande específico del dominio SRCON 2.0 (Simulación de Realidad de Red de Comunicación 2.0), este modelo redefine el paradigma de optimización de redes mediante la recopilación y el procesamiento integrales de datos procedentes de elementos de red inalámbrica inteligentes, junto con submodelos específicos del dominio basados en la arquitectura Transformer, concretamente el Modelo Grande de Diagnóstico de Experiencia del Usuario (UELM) y el Modelo Grande Gemelo del Espacio de Haces (BSLM). El UELM analiza datos integrales de redes inalámbricas para identificar de forma autónoma problemas de experiencia y diagnosticar las causas raíz dentro de la red inalámbrica, mientras que el BSLM simula automá...
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