隨著我們的無線通信網(wǎng)絡(luò)不斷向前發(fā)展，并向更多的人和更多的地方提供連接，提供商正在轉(zhuǎn)向各種技術(shù)來提高容量和性能。

雖然5G，下一代蜂窩技術(shù)將帶來先進(jìn)的頻譜共享技術(shù)，但也將帶來對新基礎(chǔ)設(shè)施的需求，以及基礎(chǔ)設(shè)施之間更為苛刻的協(xié)調(diào)。

隨著5G應(yīng)用的普及和網(wǎng)絡(luò)的日益先進(jìn)，運(yùn)營商正在尋求人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助來管理復(fù)雜性。

結(jié)構(gòu)化知識的作用是實現(xiàn)機(jī)器智能和智能應(yīng)用

在過去的幾年里，供應(yīng)商已經(jīng)將人工智能融入到網(wǎng)絡(luò)中，主要集中在減少資本支出、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和建立新的收入來源上。

此外，愛立信（Ericsson）的高級微波洞察（Advanced Microwave Insights）等工具正利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的能力，從網(wǎng)絡(luò)中收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析，然后對傳輸問題進(jìn)行近乎實時的根本原因分類。這類工具為運(yùn)營商提供了網(wǎng)絡(luò)概況，同時提供了對每個傳輸鏈路狀態(tài)的可見性。運(yùn)營商將被提醒何時，也許更關(guān)鍵的是，為什么一個鏈接關(guān)閉或表現(xiàn)不佳。

愛立信高級微波洞察公司的戰(zhàn)略產(chǎn)品經(jīng)理尤利卡澄清說：“這種見解可以改善網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，因為你可以用更好的方式說明問題，性能也會提高。”“您可以采取預(yù)防措施，而不是進(jìn)行故障排除。”

當(dāng)然，人工智能提供的有價值的洞察力并不是憑空而來的。為一個基于人工智能的系統(tǒng)提供大量的數(shù)據(jù)，并訓(xùn)練系統(tǒng)內(nèi)的算法，使其能夠應(yīng)用這些知識對任何傳輸問題提供近乎實時的根本原因分析，這是一個耗時且具有挑戰(zhàn)性的過程。

Advanced微波洞察（Advanced微波洞察）目前在其系統(tǒng)上有近2萬條連接鏈路，它是一種功能強(qiáng)大、智能化的預(yù)測工具，它利用了來自上萬條鏈路的5年數(shù)據(jù)。

W?llgren Malmberg進(jìn)一步解釋說：“我們花了五年的時間調(diào)整和學(xué)習(xí)，才真正生產(chǎn)出這個產(chǎn)品，并充分了解了所有不同的網(wǎng)絡(luò)影響。”

微波鏈路中的人工智能

圍繞在移動網(wǎng)絡(luò)中使用微波鏈路而不是光纖進(jìn)行回程的有效性的討論，由于那些被認(rèn)為是光纖資源豐富的國家的投入稍有偏差，導(dǎo)致了一種有點不正確的評估，即光纖是“更好”的選擇。

例如，愛立信微波產(chǎn)品的產(chǎn)品營銷經(jīng)理Maria Edberg說，如果你把美國和中國等光纖覆蓋廣的國家包括在內(nèi)，全世界40%的移動傳輸都是通過微波來完成的，但是如果你退一步，忽略那些光纖覆蓋廣的國家，60%的傳輸是微波完成。

愛立信的銷售總監(jiān)艾利克斯補(bǔ)充說：“愛立信的客戶有很多不同的解決方案。微波的容量從5G發(fā)展到了4G。微波完全能夠為農(nóng)村、郊區(qū)和城市站點提供5G的回程和前程傳輸能力?！?/p>

正如愛立信公司戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁、運(yùn)輸主管Shane McClelland在一篇博客文章中寫道：“微波傳輸技術(shù)的進(jìn)步，如自適應(yīng)調(diào)制、無線鏈路連接、多波段助推器和支持10Gbps的MIMO微波連接，正在實現(xiàn)5G就緒的微波傳輸。目前在D和W微波波段進(jìn)行的研究和開發(fā)顯示出100Gbps微波傳輸?shù)那熬??！?/p>

運(yùn)營商考慮的不是微波處理網(wǎng)絡(luò)容量的能力，而是微波如何幫助縮短上市時間和降低成本。

“光纖可能在六個月或一年內(nèi)不可用，”Heredia解釋說，“而且成本很高，所以引入微波更方便。我們認(rèn)為，在5G網(wǎng)絡(luò)中使用微波并沒有什么限制。5G網(wǎng)絡(luò)將更加密集，光纖也不會在每個站點都可用。即使是纖維含量豐富的運(yùn)營商也將面臨這一挑戰(zhàn)，并預(yù)測微波的使用將增加?！?/p>

事實上，雖然目前美國有10%到15%的回程使用微波，但Heredia說，預(yù)計5G的回程率可能更接近15%至20%。

隨著微波越來越受歡迎，將其與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合起來以提高網(wǎng)絡(luò)性能、降低成本和避免不必要的站點訪問的機(jī)會也在增加。

W?llgren Malmberg說：“站點訪問成本很高，”他提供了一個假設(shè)情況，即網(wǎng)絡(luò)連接出現(xiàn)故障，但運(yùn)營商不知道原因。

“如果你去網(wǎng)站，你可能有新的硬件與舊硬件交換，”她繼續(xù)說，“但根據(jù)鏈接失敗的原因，你回家后可能還是會遇到同樣的問題。”

因為，在很多情況下，問題不在于硬件。

在網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域，這是一個令人沮喪和常見的現(xiàn)象；然而，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以幫助操作員避免這種情況，節(jié)省時間和金錢。

人工智能在行動

在分享他對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)價值的看法時，丹麥傳輸經(jīng)理格倫·蘭德格倫首先指出，與固定和光纖相比，無線傳輸更容易遇到障礙，如天氣事件、視線問題和安裝挑戰(zhàn)。然后，他解釋說，這些類型的事件都會留下痕跡。

他說：“他們離開了數(shù)字模式，現(xiàn)在的人工智能模型非常強(qiáng)大，能夠識別和理解這些模式?！薄！笆褂萌斯ぶ悄?，我們實際上可以了解是什么事件導(dǎo)致了我們網(wǎng)絡(luò)中的大多數(shù)錯誤和中斷。我們可以理解何時何地何地了解原因?！?/p>

人工智能工具可以根據(jù)鏈路的數(shù)字模式來區(qū)分幾種不同的根本原因，例如無線電干擾、障礙物、大雨和風(fēng)引起的天線對準(zhǔn)偏移。然后，操作員可以根據(jù)根本原因采取措施。

例如，如果在強(qiáng)降雨期間，AI系統(tǒng)顯示下降信號，它也會提醒操作員可能的原因：天氣。該系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)會了識別這種特殊類型的信號下降與降雨有關(guān)。

此時，操作員可以決定簡單地監(jiān)視受影響鏈路的性能，而不是派人去檢查它。當(dāng)雨過天晴，信號恢復(fù)正常指標(biāo)時，操作員可以確認(rèn)無需采取任何措施，因為從鏈路角度來看，這不是問題。

W?llgren Malmberg解釋說：“我們可以確定干擾背后的原因，以及設(shè)備沒有任何問題的事實?！薄斑@使得操作者更容易理解正在發(fā)生的事情，以及它是什么樣的干擾。”
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