Progressi nell'intelligenza artificiale: esplorare gli sviluppi e le prospettive nella trasmissione dei dati e nella gestione delle reti
L'integrazione della intelligenza artificiale (AI) con le tecnologie di rete sta rivoluzionando i sistemi di comunicazione dei dati, aprendo una nuova era di gestione di rete. Questa trasformazione è guidata dal bisogno di dati di alta qualità per addestrare e far funzionare i modelli AI, che viene soddisfatto attraverso la telemetria di rete e l'osservabilità.
Manutenzione Predittiva e Diagnosi Automatica dei Guasti
I sistemi AI non sono solo osservatori passivi. Possono prevedere i problemi prima che influenzino il servizio attraverso la manutenzione predittiva, la pianificazione delle capacità e l'ottimizzazione delle prestazioni. Quando si verificano problemi, la diagnosi automatica è disponibile, con i sistemi AI che diagnosticano le probabili cause e raccomandano o implementano automaticamente le soluzioni.
Fasi della Rete Potenziata dall'AI
L'evoluzione verso le reti potenziate dall'AI è passata attraverso diverse fasi distinte. Partendo dalle Reti Statiche Manuali, siamo passati alla Definizione del Networking (SDN), al Networking Basato sull'Intenzione, alle Reti Potenziate dall'AI e ora alle Reti Autonome.
Potenziamento delle Capacità di Automatizzazione della Rete
L'AI sta potenziando le capacità di automatizzazione della rete attraverso il Provisioning Zero-Touch (ZTP), l'ottimizzazione intelligente del routing e l'orchestrazione delle risorse multi-domino.
Analisi del Traffico Crittografato e Reti Quantistiche
L'Analisi del Traffico Crittografato viene eseguita utilizzando tecniche di machine learning che possono identificare i modelli dannosi nel traffico crittografato senza decrittazione, preservando la privacy mentre si mantiene la visibilità della sicurezza. Nel frattempo, le Reti Quantistiche e l'AI presentano sia sfide che opportunità. I sistemi AI dovranno adattarsi alla crittografia post-quantistica, mentre gli algoritmi quantistici potrebbero potenzialmente accelerare determinati compiti di machine learning rilevanti per l'ottimizzazione della rete.
L'AI in Azione: Applicazioni Reali
Le società come Cisco, Juniper Networks e VMware hanno introdotto piattaforme di networking basate sull'intenzione con AI negli ultimi anni per ridurre la complessità della gestione della rete e migliorare affidabilità e sicurezza. Le soluzioni AI-powered SD-WAN ottimizzano le connessioni WAN selezionando automaticamente i metodi di trasporto ottimali, prevedendo gli eventi di congestione e regolando dinamicamente la compressione e le tecniche di accelerazione.
Nelle aule universitarie, i sistemi AI-powered possono rilevare sottili cambiamenti nella qualità del segnale wireless che precedono i problemi di connessione e regolare le allocazioni dei canali, i livelli di potenza e il bilanciamento del carico degli punti di accesso per mantenere la connessione ottimale durante i periodi critici delle lezioni.
Indirizzo dei Problemi e dei Timori
Mentre i benefici dell'AI nella rete sono chiari, gli operatori di rete possono avere timori. I problemi come l'esplicabilità, la validazione e la responsabilità devono essere affrontati mentre gli operatori di rete lottano per capire le decisioni prese dai sistemi AI, sviluppare nuove metodologie di test e determinare la causa
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