شرکتی با فناوری پیشرفته و متخصص در تحقیق و توسعه ارتباطات فیبر نوری و تولید.
زبان
شرکتی با فناوری پیشرفته و متخصص در تحقیق و توسعه ارتباطات فیبر نوری و تولید.
بهرهوری لبه - مدلهای کوچکتر و استقرار لبه، مصرف انرژی را کاهش میدهند و کاربردهای هوش مصنوعی گستردهتری را فراتر از پشتیبانی اولیه امکانپذیر میکنند.
محاسبه هزینه - شرکتهای مخابراتی با سوالات سختی در مورد هزینههای آموزش، مصرف انرژی و ارزش واقعی حل مشکلات خاص با هوش مصنوعی روبرو هستند.
وابستگی به شبکه - موفقیت و مقیاسپذیری بارهای کاری هوش مصنوعی به زیرساخت و ظرفیت شبکه زیربنایی وابسته است.
برای اپراتورهای مخابراتی، این موضوع هم یک فرصت و هم یک چالش است. استقرار هوش مصنوعی لبهای میتواند به طور چشمگیری تأخیر شبکه را کاهش داده و تجربه کاربر را بهبود بخشد، به ویژه در برنامههایی که نیاز به عملکرد بسیار بالا در زمان واقعی دارند مانند رانندگی خودران، اینترنت اشیا صنعتی و واقعیت افزوده. علاوه بر این، انتقال قابلیتهای هوش مصنوعی به لبه میتواند حجم انتقال دادهها را کاهش دهد، هزینههای پهنای باند را پایین بیاورد و تا حدی نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی و امنیت دادهها را برطرف کند.
با این حال، تحقق این چشمانداز مستلزم آن است که اپراتورهای مخابراتی برنامهریزی استراتژیک دقیقی داشته باشند. اول، مسئله انتخاب مکان استقرار است - در میان گرههای لبه متعدد در شبکه، اپراتورها باید به طور دقیق تعیین کنند که کدام مکانها میتوانند بیشترین ارزش را ایجاد کنند. این امر مستلزم بررسی جامع عوامل متعددی از جمله توزیع کاربر، الزامات تجاری و محیط جغرافیایی است. دوم، محاسبه بازگشت سرمایه (ROI) بسیار پیچیده میشود. در حالی که هوش مصنوعی لبه میتواند مزایای بیشماری به همراه داشته باشد، سرمایهگذاریهای زیرساختی اولیه، از جمله ساخت گره لبه، تحول شبکه و ارتقاء منبع تغذیه، قابل توجه هستند. اپراتورها باید تعادلی بین فشارهای هزینه کوتاهمدت و ارزش استراتژیک بلندمدت پیدا کنند.
چالش برانگیزتر این است که حتی پس از تکمیل استقرار زیرساختها، ایجاد شبکههای هوش مصنوعی واقعاً مؤثر نیازمند بهینهسازی و ارتقاء مداوم است. آموزش، استقرار و بهروزرسانی مدلهای هوش مصنوعی همگی به پشتیبانی شبکه پایدار و قابل اعتماد نیاز دارند، در حالی که تغییرات پویای شبکه مستلزم آن است که سیستمهای هوش مصنوعی دارای قابلیتهای تطبیقی باشند. این رابطه وابسته به هم باعث میشود پیچیدگی کلی سیستم به صورت تصاعدی رشد کند.
در این فرآیند، اپراتورهای مخابراتی همچنین با چالشهای هماهنگی با ذینفعان مختلف از جمله ارائه دهندگان خدمات ابری، تولیدکنندگان تجهیزات و توسعهدهندگان برنامهها مواجه هستند. چگونگی ایجاد یک اکوسیستم باز اما قابل کنترل و چگونگی حفظ رقابتپذیری اصلی در همکاری، سوالاتی هستند که نیاز به بررسی عمیق دارند.
به طور خلاصه، ظهور مدلهای کوچکتر هوش مصنوعی، فرصتهای تحول بیسابقهای را برای صنعت مخابرات فراهم میکند. با این حال، کلید موفقیت در این است که آیا اپراتورها میتوانند تعادل بهینه بین نوآوریهای تکنولوژیکی، کنترل هزینه و نوآوری در کسبوکار را پیدا کنند و از این طریق موقعیتی سودمند را در این موج تحول هوشمند تضمین کنند.
