5G इंफ्रास्ट्रक्चर में बुद्धिमत्ता लाना
नोकिया और अमेजन वेब सर्विसेज ने एक सहयोगी पायलट प्रोग्राम का खुलासा किया है जो 5G की सबसे आशाजनक लेकिन तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण सुविधाओं में से एक पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू करता है: रीयल-टाइम नेटवर्क स्लाइसिंग। यह पहल नोकिया की दूरसंचार विशेषज्ञता को AWS की क्लाउड कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ जोड़ता है ताकि एक ऐसी प्रणाली बनाई जा सके जो बदलते हुए मांग पैटर्न के आधार पर नेटवर्क संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित कर सके।
नेटवर्क स्लाइसिंग एक एकल भौतिक 5G नेटवर्क को कई वर्चुअल नेटवर्क में विभाजित करने की क्षमता है, जिनमें से प्रत्येक विभिन्न प्रकार के ट्रैफ़िक के लिए अनुकूलित है। स्वायत्त वाहनों के लिए समर्पित स्लाइस अल्ट्रा-लो लेटेंसी को प्राथमिकता दे सकता है, जबकि वीडियो स्ट्रीमिंग के लिए स्लाइस थ्रूपुट पर जोर दे सकता है। अब तक, इन स्लाइसों को कॉन्फ़िगर करना काफी हद तक एक मैनुअल प्रक्रिया थी जिसमें सावधानीपूर्वक योजना और संसाधनों का स्थिर आवंटन आवश्यक था।
AI सिस्टम कैसे काम करता है
पायलट सिस्टम नेटवर्क ट्रैफ़िक पैटर्न पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है ताकि मांग में उतार-चढ़ाव का पूर्वानुमान लगाया जा सके और रीयल-टाइम में स्लाइस कॉन्फ़िगरेशन को स्वचालित रूप से समायोजित किया जा सके। जब AI पता लगाता है कि एक विशेष स्लाइस क्षमता के पास है जबकि दूसरे के पास अतिरिक्त संसाधन हैं, यह बैंडविड्थ को मिलीसेकंड के भीतर पुनः आवंटित कर सकता है - किसी भी मानव ऑपरेटर के प्रतिक्रिया करने से कहीं तेजी से।
सिस्टम तीन परतों में काम करता है। एक पूर्वानुमान परत ऐतिहासिक ट्रैफ़िक डेटा और समय के समय, स्थानीय घटनाओं और मौसम के पैटर्न जैसे बाहरी संकेतों का विश्लेषण करके मांग का पूर्वानुमान लगाता है। एक अनुकूलन परत वर्तमान और अनुमानित आवश्यकताओं को देखते हुए सबसे कुशल संसाधन आवंटन निर्धारित करता है। एक निष्पादन परत नोकिया के प्रबंधन प्लेटफॉर्म के माध्यम से नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन में परिवर्तन लागू करता है, जो सीधे रेडियो एक्सेस नेटवर्क और कोर नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर से जुड़ा होता है।
AWS AI मॉडल के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग बैकबोन प्रदान करता है, जिसमें प्रशिक्षण इंफ्रास्ट्रक्चर और रीयल-टाइम निर्णय लेने के लिए आवश्यक कम-लेटेंसी अनुमान एंडपॉइंट शामिल हैं। नोकिया दूरसंचार प्रोटोकॉल, नेटवर्क आर्किटेक्चर और 5G रेडियो सिस्टम की विशिष्ट बाधाओं के बारे में गहरा ज्ञान प्रदान करता है।
पहल को चलाने वाले उपयोग के मामले
बुद्धिमान नेटवर्क स्लाइसिंग के संभावित अनुप्रयोग लगभग हर उद्योग में फैले हुए हैं जो विश्वसनीय, उच्च-प्रदर्शन कनेक्टिविटी पर निर्भर करता है। स्वास्थ्य सेवा में, दूरस्थ सर्जरी के लिए एक नेटवर्क स्लाइस सर्जन को सैकड़ों मील दूर से एक रोबोटिक सिस्टम को संचालित करने के लिए आवश्यक सबमिलीसेकंड लेटेंसी की गारंटी दे सकता है। निर्माण में, समर्पित स्लाइस यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि औद्योगिक IoT सेंसर और स्वायत्त रोबोट भारी सामान्य नेटवर्क ट्रैफ़िक की अवधि के दौरान भी निरंतर कनेक्टिविटी बनाए रखें।
- स्वायत्त वाहनों को सुरक्षा-महत्वपूर्ण संचार के लिए 10 मिलीसेकंड से कम नेटवर्क लेटेंसी की आवश्यकता होती है
- दूरस्थ सर्जरी को 1 मिलीसेकंड से कम लेटेंसी और लगभग शून्य पैकेट हानि की आवश्यकता होती है
- स्मार्ट कारखानों को हजारों जुड़े हुए सेंसर के लिए समर्पित स्लाइस की आवश्यकता हो सकती है जो एक साथ काम करते हैं
- आपातकालीन सेवाएं प्राकृतिक आपदाओं के दौरान तुरंत प्रदान की जाने वाली प्राथमिकता स्लाइस प्राप्त कर सकती हैं
दूरसंचार उद्योग ने लंबे समय से नेटवर्क स्लाइसिंग को 5G के लिए एक प्रमुख राजस्व चालक के रूप में प्रचार किया है, यह तर्क देते हुए कि ऑपरेटर गारंटीकृत सेवा की गुणवत्ता के लिए प्रीमियम कीमतें ले सकते हैं। हालांकि, रीयल-टाइम में कई वर्चुअल नेटवर्क को प्रबंधित करने की परिचालन जटिलता व्यापक वाणिज्यिक परिनियोजन के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा रही है।
बाजार निहितार्थ
नोकिया-AWS भागीदारी दूरसंचार और क्लाउड कंप्यूटिंग उद्योगों के एक महत्वपूर्ण अभिसरण का प्रतिनिधित्व करती है। जैसे-जैसे 5G नेटवर्क अधिक सॉफ्टवेयर-परिभाषित और क्लाउड-नेटिव हो जाते हैं, दूरसंचार उपकरण विक्रेताओं और क्लाउड सेवा प्रदाताओं के बीच पारंपरिक सीमाएं धुंधली हो जाती हैं। दोनों कंपनियां AI-संचालित नेटवर्क प्रबंधन में प्रारंभिक नेतृत्व स्थापित करने से लाभान्वित होती हैं।
दूरसंचार ऑपरेटरों के लिए, पायलट अधिक कुशल स्पेक्ट्रम उपयोग और नए राजस्व प्रवाह के लिए एक रास्ता प्रदान करता है। स्लाइस प्रबंधन को स्वचालित करके, ऑपरेटर परिचालन लागत को कम कर सकते हैं जबकि विभेदित सेवाएं प्रदान कर सकते हैं जो प्रीमियम कीमत को सही ठहराते हैं। 5G नेटवर्क स्लाइसिंग के लिए आर्थिक मामला काफी मजबूत हो जाता है जब AI स्वचालन के माध्यम से प्रबंधन ओवरहेड में कमी आती है।
Ericsson, Samsung और अन्य उपकरण विक्रेताओं से प्रतिस्पर्धी पहल समान लक्ष्यों का पीछा कर रहे हैं, लेकिन नोकिया-AWS संयोजन क्लाउड पैमाने और दूरसंचार डोमेन विशेषज्ञता के मामले में अद्वितीय लाभ लाता है। इस पायलट का परिणाम दुनिया भर में प्रमुख वाहकों द्वारा खरीद निर्णयों को प्रभावित कर सकता है।
चुनौतियाँ और अगले कदम
वादे के बावजूद, कई तकनीकी बाधाएं बनी हुई हैं। AI सिस्टम को किनारे के मामलों के तहत विश्वसनीयता का प्रदर्शन करना चाहिए - ऐसी परिस्थितियां जहां अप्रत्याशित ट्रैफ़िक पैटर्न या उपकरण की विफलता संसाधन आवंटन निर्णयों को उप-इष्टतम या हानिकारक हो सकती हैं। नेटवर्क तटस्थता और निष्पक्ष पहुंच के बारे में नियामक विचार भी संबोधित किए जाने चाहिए, विशेष रूप से उन बाजारों में जहां नियामक गतिविधि गतिविधि आवंटन के संभावित भेदभावपूर्ण प्रभावों की निगरानी कर सकते हैं।
नोकिया और AWS आने वाले महीनों में विभिन्न भौगोलिक बाजारों में कई वाहक भागीदारों को शामिल करने के लिए पायलट को विस्तारित करने की योजना बना रहे हैं, जिसका लक्ष्य 2027 की शुरुआत में व्यावसायिक उपलब्धि की ओर बढ़ना है। यदि सफल होता है, तो यह पहल 5G नेटवर्क को कैसे प्रबंधित और वैश्विक स्तर पर मुद्रीकृत किया जाए, इसके लिए एक नया मानदंड स्थापित कर सकता है।
यह लेख AI News की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
