Anwendung generativer KI zur Revolutionierung des Betriebs von Telekommunikationsnetzen |IBM

Generative KI prägt die Zukunft des Betriebs von Telekommunikationsnetzen. Zu den potenziellen Anwendungen zur Verbesserung des Netzbetriebs gehören die Vorhersage der Werte von wichtigen Leistungsindikatoren (KPI), die Vorhersage von Verkehrsengpässen, die Ermöglichung des Übergangs zu präskriptiver Analyse, die Bereitstellung von Designberatungsdiensten und die Tätigkeit als Assistenten von Netzbetriebszentren (NOC).

Darüber hinaus kann generative KI Funktionen revolutionieren, die Zuweisung von Ressourcen optimieren, die Erkennung automatisieren, Truck Rolls optimieren und die Customer Experience durch personalisierte Services verbessern. Betreiber und Lieferanten erkennen diese Chancen bereits und nutzen sie.

Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen hinsichtlich der Geschwindigkeit der Implementierung von durch generativer KI-gestützten Anwendungsfällen sowie der Vermeidung isolierter Implementierungen, die eine umfassende Skalierung behindern und die Optimierung des Return on Investment erschweren.

In einem früheren Blogbeitrag haben wir das dreischichtige Modell für einen effizienten Netzwerkbetrieb vorgestellt. Die größten Herausforderungen im Zusammenhang mit der Anwendung von generativer KI auf diesen Ebenen sind:

Datenebene: Generative KI-Initiativen sind im Kern Datenprojekte, wobei ein unzureichendes Datenverständnis eine der größten Herausforderungen darstellt. In der Telekommunikation sind Netzwerkdaten oft anbieterspezifisch, was es schwierig macht, sie zu verstehen und effizient zu nutzen. Es ist auch über mehrere OSS-Tools (Operational Support System) verstreut, was die Bemühungen um eine einheitliche Sicht auf das Netzwerk erschwert.
Analyseebene: Foundation Models haben verschiedene Funktionen und Anwendungen für verschiedene Anwendungsfälle. Das perfekte Foundation Model gibt es nicht, denn ein einzelnes Modell kann identische Anwendungsfälle bei verschiedenen Betreibern nicht einheitlich angehen. Diese Komplexität ergibt sich aus den vielfältigen Anforderungen und einzigartigen Herausforderungen, die jedes Netzwerk mit sich bringt, einschließlich unterschiedlicher Netzwerkarchitektur, betrieblicher Prioritäten und Datenlandschaften. Diese Ebene enthält eine Vielzahl von Analysen, darunter traditionelle KI- und maschinelle Lernmodelle, große Sprachmodelle und hochgradig angepasste Foundation Models, die auf den Betreiber zugeschnitten sind.
Automatisierungsebene: Foundation Models eignen sich hervorragend für Aufgaben wie Zusammenfassung, Regression und Klassifizierung, sind jedoch keine eigenständigen Lösungen zur Optimierung. Während Foundation Model verschiedene Strategien zur proaktiven Bewältigung der vorhergesagten Probleme vorschlagen kann, kann es nicht die absolut beste Strategie identifizieren. Um die Richtigkeit und die Auswirkungen jeder Strategie zu beurteilen und die optimale Strategie zu empfehlen, benötigen wir ein fortschrittliches Simulationsframework. Foundation Models können diesen Prozess unterstützen, aber nicht ersetzen.

Grundlegende Überlegungen zur generativen KI auf allen 3 Ebenen

Anstatt eine umfassende Liste von Anwendungsfällen oder detaillierte Framework-Einzelheiten bereitzustellen, werden wir die wichtigsten Prinzipien und Strategien hervorheben. Diese konzentrieren sich auf die effektive Integration von generativer KI in den Betrieb von Telekommunikationsnetzen auf den drei Ebenen, wie in Abbildung 1 dargestellt.

Abbildung 1 – Generative KI in einem dreischichtigen Modell für zukünftige Netzwerkoperationen

Wir möchten die Bedeutung einer robusten Datenverwaltung, maßgeschneiderter Analysen und fortschrittlicher Automatisierungstechniken unterstreichen, die gemeinsam den Netzwerkbetrieb, die Leistung und die Zuverlässigkeit verbessern.

1. Datenebene: Optimierung von Telekommunikationsnetzdaten mittels generativer KI

Das Verständnis von Netzwerkdaten ist der Ausgangspunkt für jede generative KI-Lösung im Telekommunikationsbereich. Allerdings verwendet jeder Anbieter im Telekommunikationssektor eigene Zähler mit spezifischen Namen und Wertebereichen, was die Auswertung der Daten erschwert. Darüber hinaus arbeiten in der Telekommunikationsgeschäftswelt häufig mehrere Anbieter zusammen, was die Komplexität erhöht. Der Erwerb von Fachwissen in diesen herstellerspezifischen Details erfordert spezielles Wissen, das nicht immer ohne weiteres verfügbar ist. Ohne ein klares Verständnis der ihnen zur Verfügung stehenden Daten können Telekommunikationsunternehmen keine Anwendungsfälle für generative KI effektiv entwickeln und einsetzen.

Wir haben gesehen, dass Architekturen auf der Basis von Retrieval-Augmented Generation (RAG) bei der Bewältigung dieser Herausforderung sehr effektiv sein können. Basierend auf unserer Erfahrung aus Proof-of-Concept-Projekten (PoC) mit Kunden, sind hier die besten Möglichkeiten, generative KI in der Datenebene zu nutzen:

Verständnis von Lieferantendaten: Generative KI kann umfangreiche Lieferantendokumentationen verarbeiten, um kritische Informationen zu einzelnen Parametern zu extrahieren. Ingenieure können mit der KI über Abfragen in natürlicher Sprache interagieren und erhalten sofortige, präzise Antworten. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, die komplexe und umfangreiche Anbieterdokumentation manuell zu durchsuchen, was viel Zeit und Mühe spart.
Erstellung von Wissensgraphen: Generative KI kann automatisch umfassende Wissensgraphen erstellen, indem sie die komplexen Datenmodelle verschiedener Anbieter versteht. Diese Wissensdiagramme stellen Datenentitäten und ihre Beziehungen dar und bieten eine strukturierte und vernetzte Sicht auf das Ökosystem der Anbieter. Dies trägt zu einer besseren Datenintegration und -nutzung in den oberen Schichten bei.
Übersetzung von Datenmodellen: Mit einem eingehenden Verständnis der Datenmodelle verschiedener Anbieter kann generative KI Daten von einem Anbietermodell in ein anderes übersetzen. Diese Fähigkeit ist von entscheidender Bedeutung für Telekommunikationsunternehmen, die Daten über verschiedene Systeme und Anbieter hinweg harmonisieren und Konsistenz und Kompatibilität sicherstellen müssen.

Die Automatisierung des Verständnisses anbieterspezifischer Daten, die Generierung von Metadaten, die Erstellung detaillierter Wissensgraphen und die Erleichterung einer nahtlosen Übersetzung von Datenmodellen sind Schlüsselprozesse. Zusammen ermöglichen diese Prozesse, unterstützt durch eine Datenebene mit RAG-basierter Architektur, Telekommunikationsunternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

2. Analyseebene: Nutzung verschiedener Modelle für Netzwerk-Erkenntnisse

Im Großen und Ganzen können wir die Anwendungsfälle der Netzwerkanalyse in zwei Kategorien unterteilen: Anwendungsfälle, die sich um das Verständnis des vergangenen und aktuellen Netzwerkzustands drehen, und Anwendungsfälle, die den zukünftigen Netzwerkzustand vorhersagen.

Für die erste Kategorie, die erweiterte Datenkorrelationen und die Gewinnung von Erkenntnissen über den vergangenen und aktuellen Netzzustand umfasst, können Betreiber große Sprachmodelle (LLMs) wie Granite™, Llama, GPT, Mistral und andere nutzen. Obwohl das Training dieser LLMs nicht speziell strukturierte Bedienerdaten umfasste, können wir sie effektiv in Kombination mit Multi-Shot-Prompting verwenden. Dieser Ansatz hilft dabei, zusätzliches Wissen und Kontext in die Interpretation von Bedienerdaten einzubringen.

Für die zweite Kategorie, die sich auf die Vorhersage des künftigen Netzzustands konzentriert, wie z. B. die Antizipation von Netzausfällen und das Forecasting von Verkehrsbelastungen, können sich die Betreiber nicht auf generische LLMs verlassen. Dies liegt daran, dass diesen Modellen das notwendige Training fehlt, um mit netzwerkspezifischen strukturierten und halbstrukturierten Daten zu arbeiten. Stattdessen benötigen die Betreiber Foundation Models, die speziell auf ihre individuellen Daten und betrieblichen Merkmale zugeschnitten sind. Um das zukünftige Netzwerkverhalten genau vorherzusagen, müssen wir diese Modelle mit den spezifischen Mustern und Trends des Betreibers schulen, wie z. B. historische Leistungsdaten, Störungsberichte und Konfigurationsänderungen.

Um spezialisierte Foundation Models zu implementieren, sollten Netzwerkbetreiber eng mit KI-Technologieanbietern zusammenarbeiten. Die Einrichtung einer kontinuierlichen Feedback-Schleife ist unerlässlich. Dabei wird die Modellleistung regelmäßig überwacht und die Daten werden genutzt, um das Modell iterativ zu verbessern. Darüber hinaus können hybride Ansätze, die mehrere Modelle kombinieren, von denen jedes auf unterschiedliche Aspekte der Netzwerkanalyse spezialisiert ist, die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit steigern. Schließlich kann die Einbeziehung von menschlichem Fachwissen zur Validierung und Feinabstimmung der Ausgaben des Modells die Genauigkeit weiter verbessern und das Vertrauen in das System aufbauen.

3. Automatisierungsebene: Integration von generativer KI und Netzwerksimulationen für optimale Lösungen

Diese Ebene ist dafür verantwortlich, optimale Maßnahmen auf der Grundlage von Erkenntnissen aus der Analyseschicht zu bestimmen und durchzusetzen, wie z. B. zukünftige Vorhersagen zum Netzwerkzustand sowie Anweisungen oder Absichten des Betriebsteams für den Netzwerkbetrieb.

Es besteht ein weit verbreitetes Missverständnis, dass generative KI Optimierungsaufgaben übernimmt und die optimale Reaktion auf vorhergesagte Netzwerkzustände bestimmen kann. Für Anwendungsfälle mit optimaler Maßnahmenbestimmung muss die Automatisierung jedoch Netzwerksimulationstools integrieren. Diese Integration ermöglicht detaillierte Simulationen aller potenziellen Optimierungsmaßnahmen mithilfe eines digitalen Netzwerkzwillings (einer virtuellen Nachbildung des Netzwerks). Diese Simulationen schaffen eine kontrollierte Umgebung zum Testen verschiedener Szenarien, ohne das Live-Netzwerk zu beeinträchtigen.

Durch die Nutzung dieser Simulationen können Anwender die Ergebnisse vergleichen und analysieren, um die Maßnahmen zu ermitteln, die den Optimierungszielen am besten entsprechen. Hervorzuheben ist, dass Simulationen oft spezialisierte Foundation Models aus der Analyseebene nutzen, wie z. B. maskierte Sprachmodelle. Diese Modelle ermöglichen die Manipulation von Parametern und die Bewertung ihrer Auswirkungen auf bestimmte maskierte Parameter innerhalb des Netzwerkkontexts.

Die Automatisierung nutzt eine weitere Reihe von Anwendungsfällen für generative KI, nämlich die automatisierte Generierung von Skripten für die Ausführung von Aktionen. Diese Aktionen, die durch Netzwerk-Erkenntnisse oder von Menschen ausgehende Absichten ausgelöst werden, erfordern maßgeschneiderte Skripte, um die Netzwerkelemente entsprechend zu aktualisieren. Bisher wurde dieser Prozess in Telekommunikationsunternehmen manuell durchgeführt. Mit den Fortschritten in der generativen KI besteht jedoch das Potenzial für eine automatische Skripterstellung. Architekturen mit generischen LLMs, die durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) ergänzt werden, zeigen in diesem Zusammenhang eine gute Leistung, sofern die Betreiber den Zugriff auf die Dokumentation des Lieferanten und geeignete Verfahrensmethoden (MOP) sicherstellen.

Generative KI spielt eine wichtige Rolle im zukünftigen Telekommunikationsbetrieb, von der Vorhersage von KPI bis hin zur Reaktion auf Erkenntnisse und Benutzerabsichten. Allerdings ist die Bewältigung von Herausforderungen wie effizientes Datenverständnis, spezialisierte vorausschauende Analyse und automatisierte Netzwerkoptimierung von entscheidender Bedeutung. IBM verfügt in jedem dieser Bereiche über praktische Erfahrung und bietet Lösungen für eine effiziente Datenintegration, spezialisierte Foundation Models und automatisierte Netzwerkoptimierungstools.

Möchten Sie Anwendungsfälle für generative KI in Ihrem Netzwerk implementieren? Bringen Sie uns Ihren Anwendungsfall und lassen Sie uns sein volles Potenzial freischalten. Kontaktieren Sie uns.