NVIDIA развивает автономные сети с помощью агентного ИИ

Автономные сети — это интеллектуальные, самоуправляющиеся телекоммуникационные операции, которые становятся актуальным приоритетом для операторов связи. В последнем отчете NVIDIA «Состояние ИИ в телекоммуникациях» автоматизация сетей была признана главным направлением для инвестиций и получения прибыли. Автоматизация отличается от автономности: помимо выполнения предопределенных рабочих процессов, автономные сети должны понимать намерения операторов, оценивать компромиссы и принимать решения о необходимых действиях. Модели рассуждений и ИИ-агенты, настроенные на данные телекоммуникаций, являются ключевыми для этого перехода.

Чтобы сети стали автономными, необходимо создать систему агентного управления, которая включает ключевые компоненты, такие как модели телекоммуникационных сетей и ИИ-агенты, взаимодействующие друг с другом и использующие инструменты моделирования для проверки своих действий. В преддверии Mobile World Congress в Барселоне NVIDIA представила открытую модель большого телекоммуникационного агента на базе NVIDIA Nemotron, которая является комплексным руководством для создания рассуждающих агентов для сетевых операций, а также новые чертежи NVIDIA для экономии энергии и конфигурации сетей с многоагентной оркестрацией, чтобы помочь операторам продвигаться к автономии.

Для успешной реализации генеративного и агентного ИИ в своих операциях телекоммуникационные компании должны использовать модели ИИ, которые способны понимать язык телекоммуникаций и рассуждать о сложных рабочих процессах. NVIDIA сотрудничала с AdaptKey AI для выпуска новой открытой модели NVIDIA Nemotron LTM, которая может использоваться операторами по всему миру для создания автономных сетей. Эта модель, основанная на семействах моделей NVIDIA Nemotron 3 и настроенная с использованием открытых телекоммуникационных наборов данных, оптимизирована для понимания терминологии отрасли и для рассуждений по таким рабочим процессам, как изоляция неисправностей, планирование восстановления и проверка изменений.

Выпуск нового открытого руководства от NVIDIA и Tech Mahindra показывает операторам связи, как настраивать модели рассуждений и создавать агентов, которые могут безопасно выполнять рабочие процессы в центрах управления сетями. Руководство описывает структуру обучения моделей рассуждать как инженеры НОК, акцентируя внимание на высокоэффективных и частых категориях инцидентов. Эти модели учатся не только тому, что делать, но и почему определенная последовательность действий безопасна и эффективна.

Новая черта NVIDIA для энергоэффективности RAN помогает операторам систематически снижать потребление энергии в 5G сетях, сохраняя качество обслуживания. Она интегрирует платформу VIAVI для генерации синтетических сетевых данных, позволяя агентам рассуждать на основе этих данных и разрабатывать политики экономии энергии, которые можно безопасно проверять в замкнутом цикле без изменения текущих конфигураций.

Шаблон NVIDIA для конфигурации сетей активно используется операторами по всему миру. Например, Cassava Technologies использует его для создания автономной сети, оптимизирующей многофункциональную мобильную сеть в Африке. NTT DATA внедряет шаблон для управления трафиком, адаптируя его к изменяющимся условиям в сети. Эти новшества помогают операторам перейти к более устойчивым и эффективным мобильным сетям.