Generative AI

LA TRASFORMAZIONE DIGITALE NELL’INDUSTRIA DELLE TELECOMUNICAZIONI

Generative AI

SCENARIO

Il settore delle telecomunicazioni sta attualmente attraversando una rivoluzione trasformativa su varie dimensioni.

Tecnologie emergenti come l'Internet delle cose (IoT), il 5G e l’Edge Computing stanno guadagnando un rilevante slancio, spingendo sia l'industria delle telecomunicazioni che il resto del panorama aziendale verso una nuova era.

Questa rivoluzione si estende oltre i progressi tecnici, influenzando le strategie aziendali e i paradigmi che guidano il settore.

Le aziende di telecomunicazioni stanno passando da un modello di business monolitico a una scomposizione in entità legali distinte: NetCo, che rappresenta l'infrastruttura di rete effettiva, e ServCo, che gestisce il lato rivolto al cliente. Questo cambiamento è facilitato, tra gli altri fattori, da un modello cloud emergente noto come Network-as-a-Service (NaaS), che consente agli utenti di utilizzare una rete senza la necessità di proprietà o gestione diretta dell'infrastruttura.

Le principali caratteristiche di questa tecnologia sono:

• Architettura nativa del cloud che consente resilienza delle prestazioni, affidabilità, scalabilità e monitoraggio;

• Disaggregazione della rete che consente la compatibilità e l'indipendenza di diverse parti sia dell'hardware che del software;

• Integrazione dell'IA per migliorare l'efficienza, l'affidabilità e la sicurezza e rendere le reti in grado di adattarsi dinamicamente a ambienti in continua evoluzione.

• Larghezza di banda 5G che consente fino a 20 volte le capacità di carico attuali.

IA GENERATIVA

L'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) rappresenta un paradigma relativamente nuovo nel Deep Learning, contrapponendosi all'approccio comune dell'IA Discriminativa.

Nell'IA Discriminativa il modello riceve dati in ingresso ed è in grado di regredire, classificare o identificare pattern al suo interno, replicando essenzialmente compiti umani relativamente semplici e circoscritti.

Un esempio potrebbe essere la classificazione del testo: dato un testo, l'algoritmo classifica il suo argomento sottostante. L'IA Generativa va oltre questo, coinvolgendo algoritmi capaci di generare dati completamente nuovi diversi da quelli visti durante l'addestramento, similmente in qualche modo alla creatività umana. In questo scenario, il modello non è limitato ad affrontare un compito specifico; invece, deve comprendere in modo esaustivo e profondo i dati di input, comprendendone la struttura e la distribuzione di probabilità sottostante per essere in grado di riprodurli autonomamente. Questo include la generazione di diversi tipi di dati, che vanno da immagini sorprendentemente realistiche a testi ben strutturati o file audio. Considerando l'esempio precedente, si potrebbe percepire come un processo inverso: dato un argomento l’algoritmo genera un testo corrispondente.

Abbiamo diversi tipi di modelli, tutti basati sul deep learning:

• Autoencoder Variazionali questi modelli imparano a comprimere i dati in uno spazio latente corrispondente ai parametri di una distribuzione variazionale e quindi ricostruiscono i dati;

• Reti generative avversarie: composte da un generatore (una rete che genera dati) e un discriminatore (una rete che cerca di distinguere tra dati reali e generati) che giocano l'uno contro l'altro in un gioco a somma zero;

• Architetture basate su Transformer: queste includono modelli Encoder-decoder così come architetture solo encoder (BERT) o solo decoder (GPT).

IA GENERATIVA NELLE TELECOMUNICAZIONI

L'Intelligenza Artificiale e in particolare l'Intelligenza Artificiale Generativa rappresentano uno strumento potente per affrontare le sfide derivate dalla trasformazione e dalle innovazioni delle telecomunicazioni, nonché dalla crescente complessità delle reti odierne. Le aziende di telecomunicazioni stanno integrando progressivamente questi strumenti in vari aspetti del loro business, nonostante si trovino ancora nelle prime fasi di adozione. L'IA può essere utilizzata nell'automazione di rete, per migliorare l'esperienza del cliente o ottimizzare i processi aziendali.


PRINCIPALI CASI D'USO

NOC intelligente (Gemello digitale)

Un Network Operations Center (NOC) funge da hub centralizzato per il monitoraggio e la gestione dei sistemi di telecomunicazione. Quando si verificano problemi, gli operatori del NOC intraprendono azioni appropriate per affrontarli. Attualmente, molte di queste azioni si basano sull'esperienza degli operatori umani. I tecnici valutano costantemente lo stato della rete e gli allarmi in arrivo per determinare come, dove e quando sono necessari interventi.

A causa dell'alta complessità del sistema, solo un piccolo sottoinsieme di azioni più semplici può effettivamente essere automatizzato, rendendo essenzialmente il lavoro del NOC un processo prevalentemente manuale. Inoltre, l'escalation della complessità delle reti sta ponendo sfide anche per gli operatori umani nell'identificare le azioni più efficaci. Ecco perché sta avvenendo una transizione verso i NOC intelligenti, dove la supervisione umana è aumentata e potenzialmente sostituita dagli algoritmi. Per costruire un NOC intelligente, i componenti essenziali includono un algoritmo di Reinforcement Learning (RL) e un modello di rete.

RL, un tipo di algoritmo di Apprendimento Automatico, consiste in un ambiente (in questo caso, la rete) e un agente che rappresenta l'algoritmo che esplora e interagisce con l'ambiente. L'agente impara come agire in base a obiettivi predefiniti. In questo caso, l'agente monitora varie variabili e caratteristiche della rete e risponde per affrontare eventuali problemi, raccomandare un'azione, ottimizzare determinate variabili o ridurre al minimo il rischio di futuri guasti. RL può gestire ambienti molto sofisticati, può interagire continuamente con essi e imparare da essi, rendendolo adatto per ambienti complessi e in rapida evoluzione come le reti di oggi. Un algoritmo di RL può gestire una moltitudine di variabili ben oltre la capacità di un team di esseri umani, sfruttando relazioni molto più intricate tra di esse; tutto questo si traduce in soluzioni più efficaci.

L'ambiente può essere incarnato da un gemello digitale, che serve come rappresentazione virtuale ad alta precisione di un'entità fisica corrispondente. Con GenAI possiamo creare tali gemelli digitali interattivi per addestrare i nostri algoritmi di RL senza interrompere l'architettura effettiva. Inoltre, i gemelli digitali comportano di solito spese considerevoli in termini di tempo, finanze, risorse e dati. Questo rappresenta un notevole svantaggio per la tecnologia. Per affrontare questo problema, GenAI ci consente di superare questi limiti addestrando i nostri gemelli digitali utilizzando dati generati invece di definire rigidamente il loro comportamento. Possiamo persino costruire modelli meno complessi di gemelli digitali che mantengono le prestazioni e la funzionalità desiderate pur causando minori costi e utilizzo delle risorse.


IL RUOLO DI NET REPLY

Net Reply si distingue come leader nell'ambito dei sistemi di rete, grazie ad un'esperienza maturata nel tempo, accompagnata da una forte passione per l'innovazione e le tecnologie emergenti.

Il nostro team di specialisti altamente qualificati è costantemente impegnato a anticipare le esigenze del mercato, esplorando costantemente nuovi approcci per potenziare i nostri prodotti e servizi.

Attraverso l'integrazione di tecnologie all'avanguardia, ci impegniamo a offrire ai nostri clienti soluzioni all'avanguardia, progettate per massimizzare l'efficienza e la performance. Sosteniamo un ambiente di apprendimento continuo e crescita professionale, riconoscendo che l'evoluzione è fondamentale per mantenere una posizione di leadership nel settore.

Per questo motivo, investiamo nella formazione e nella certificazione del nostro team, garantendo che siano equipaggiati con le competenze e la conoscenza necessarie per superare ogni sfida con successo.


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