Умные кольца и фитнес-браслеты рвут танцпол носимых устройств Умные кольца и фитнес-браслеты рвут танцпол носимых устройств Японские машины становятся китайскими Японские машины становятся китайскими Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела)

ИИ строить и жить помогает

3 мин
Иллюстрация сгенерирована нейросетью DALL·E 3

Сотовые операторы все чаще привлекают ИИ для проектирования и строительства сетей, используя его на стыке с большими данными. Это возможность сэкономить там, где можно, и даже увеличить доходы. Американский T-Mobile задействует «миллиарды точек данных», чтобы оценить клиентский опыт в США и понять, где сеть пора бы обновить. У российской «тройки» тоже есть такие проекты, но обо всем по порядку.

В T-Mobile рассказали, что наносят на карту страны всевозможные клиентские данные в виде сетки. Наборы информации делятся на шестиугольные географические участки шириной около 165 метров, а в городах — на еще более мелкие. В каждом из шестиугольных сегментов оператор может изучать миллиарды точек данных и каждое сетевое взаимодействие, происходящее в этом районе.

Например, если происходит обрыв вызова, сигнал становится слабым, ИИ-система может обнаружить это и решить, надо ли вызывать службу поддержки. Эту и другую информацию T-Mobile использует для определения того, какие изменения нужно внести в сеть: от наклона антенны до полного обновления оборудования.

Похожее решение внедрил оператор T2. Он собирает обезличенные данные с активных телефонов. Когда телефон в сети, он автоматически обменивается данными с сетью: передает оценку качества сигнала, передачи «голоса» и трафика. Благодаря этому техники могут оценивать покрытие и нагрузки на сеть здесь и сейчас.

Следующий шаг — анализ данных. «Измерения агрегируются на карте и дают возможность сотрудникам оперативно анализировать проблемные зоны и находить решения, — объясняют в Т2. — Например, речь может идти об оптимизации вещания сектора конкретной станции, чтобы компенсировать нагрузку, или о принятии решения о строительстве новой БС».

МТС два года назад внедрила ИИ в проект Smart Rollout, который предназначен для эффективного планирования сетей. Получилась имитационная модель для прогнозирования доходности телеком-бизнеса на базе ML-технологий. Она обучена на данных корпоративных систем МТС и внешних источников. Учитывалось более 1000 метрик, от технических параметров оснащения сети до данных о градостроительных планах.

Оператор сегментировал более 2000 локаций России для определения зон с похожим бизнес-поведением. Разработчики обучили нейросеть на этих данных и могут видеть возможную доходность телекоммуникационного бизнеса с погрешностью до 6%. «Проект позволяет на 10-20% увеличить доходность при прежних уровнях инвестиций, — говорят в МТС. — Учитывая наш CAPEХ, речь идет о миллиардах рублей экономии и дополнительного дохода».

Еще оператор разработал собственную геоплатформу для создания и обновления цифровых 3D-карт местности. Ее фишка в обработке спутниковых снимков генеративным ИИ, что помогает более точно/оперативно выбирать места установки базовых станций.

Вернемся к США. Входящий в тройку крупнейших операторов Verizon несколько лет использует ИИ для развертывания, управления и оптимизации сетей. ИИ помогает компании распределять сетевые ресурсы, прогнозировать энергопотребление на уровне базовых станций. AT&T использует алгоритмы искусственного интеллекта, основанные на триллионах предыдущих сетевых оповещений, чтобы предупреждать о возможных сбоях.

В Азии и Европе среди операторов популярны цифровые двойники — виртуальные копии компонентов сети. Они помогают постоянно отслеживать производительность сети и вносить оперативные изменения. Такой двойник есть в Великобритании у Vodafone, он включает более 40 миллионов объектов окружающей среды и работает на ПО Esri. Оператор утверждает, что благодаря копии он может подтянуть пропускную способность сети в определенном месте, решить, где добавить новую функцию 5G и др.

МТС (как и AT&T) тоже умеет предсказывать сбои в работе мобильной сети. ИИ сам контролирует работу выделенной сети. В случае отклонения от нормы качественных показателей — покрытия, доступности, мобильности и непрерывности — система фиксирует проблему, проводит первичный анализ. Дальше этот «сигнал тревоги» уходит специалистам технического блока компании.

Тем временем Т2 использует нейросети для прогнозирования того, как будет расти нагрузка на сеть. Если в прогнозе указано, что в определенных секторах к сентябрю может увеличиться нагрузка, техники заранее планируют расширение и модернизацию оборудования. Что, конечно, совсем не лишнее с учетом роста объема передаваемого трафика на 50% ежегодно (данные из «Стратегии развития отрасли связи в России на 2024–2035 годы»).

// Анна Ганжа