صنعت تلکام در دنیای امروز، دیگر محدود به ارائه خدمات در حوزه خدمات اولیه تلفن و اینترنت همراه نیست. بلکه این صنعت در مرکز پذیرش فناوری‌های پیشرفته ازجمله خودروهای خودران، شهر هوشمند، متاورس، اینترنت اشیاء صنعتی و غیره قرار دارد. این انگیزه صنعت مخابرات را مجاب به پذیرش سریع هوش مصنوعی برای پشتیبانی از خدمات خود کرده است. بنا بر گزارش‌های، اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در ارتباطات از راه دور تا سال 2027 به 14.99 میلیارد دلار خواهد رسید. صنعت مخابرات در خط مقدم نوآوری‌های فناوری قرار دارد و هوش مصنوعی (AI) ثابت کرده است که می‌تواند نقش مهمی در این تحول ایفا نماید. هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد شبکه، طراحی و برنامه‌ریزی شبکه، حفظ امنیت و کارایی شبکه، تعمیر و نگهداری تجهیزات، پیش‌بینی رفتار مشتریان و غیره مورداستفاده قرار گیرد. در ادامه برخی از این کاربردها به‌صورت مختصر مرور می‌شوند.
مسیریابی شبکه
بهینه‌سازی مسیریابی شبکه یکی از مهم‌ترین دغدغه‌ها در صنعت تلکام است. شبکه‌های مخابراتی برای اطمینان از انتقال سریع و قابل‌اعتماد، نیازمند مسیریابی کارآمد بسته‌های داده هستند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در جهت تعیین بهترین مسیرها (با در نظر گرفتن عواملی مانند تراکم شبکه، تأخیر و تخصیص پهنای باند) مورداستفاده قرار می‌گیرند.
تخصیص منابع
تخصیص منابع یکی از حوزه‌های مهم بهینه‌سازی در صنعت مخابرات است. ارائه‌دهندگان خدمات مخابراتی باید منابع شبکه را به‌طور مؤثر برای پاسخگویی به تقاضاهای مختلف کاربران تخصیص دهند. تکنیک‌های بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند برای تخصیص بهینه پهنای باند، طیف و سایر منابع، تضمین استفاده کارآمد و به حداکثر رساندن ظرفیت شبکه استفاده شوند.
طراحی و برنامه‌ریزی شبکه
یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در طراحی و برنامه‌ریزی شبکه است. ساخت و گسترش شبکه‌های مخابراتی مستلزم تصمیم‌گیری استراتژیک در مورد قرار دادن ایستگاه‌های پایه، آنتن‌ها و زیرساخت‌های شبکه است. روش‌های بهینه‌سازی به تعیین تنظیمات شبکه بهینه برای به حداقل رساندن هزینه‌ها، به حداکثر رساندن پوشش و برآورده کردن الزامات کیفیت خدمات (QoS) کمک می‌کنند.
مدیریت سطوح خدمات (SLA)
یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت مخابرات، مدیریت SLA است. ارائه‌دهندگان مخابرات باید به SLA هایی پایبند باشند که معیارهای کیفیت، مانند در دسترس بودن شبکه، تأخیر و توان عملیاتی را تعریف می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با بهینه‌سازی منابع شبکه و اطمینان از برآورده شدن ضمانت‌های خدمات، به مدیریت کمک می‌کنند.
تعمیر و نگهداری تجهیزات
علاوه بر این، کاربرد هوش مصنوعی را می‌توان در زمینه‌های دیگری ازجمله مدیریت از راه دور یافت. همچنین در تعمیر و نگهداری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های بلادرنگ تجهیزات مخابراتی را برای پیش‌بینی و جلوگیری از خرابی‌های احتمالی تجزیه‌وتحلیل کنند که این مهم به بهبود قابلیت اطمینان شبکه کمک می‌کند.
پیش‌بینی ترافیک و بهینه‌سازی شبکه
برای پیش‌بینی ترافیک و بهینه‌سازی شبکه، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند الگوهای ترافیک و رفتار کاربر را برای پیش‌بینی تقاضای ترافیک آینده تحلیل کنند. سپس این اطلاعات برای بهینه‌سازی منابع شبکه مانند مسیریابی، تخصیص پهنای باند و ذخیره‌سازی منابع برای اطمینان از مدیریت ترافیک کارآمد و بهبود عملکرد کلی شبکه استفاده می‌شود.
امنیت شبکه
امروزه تشخیص ناهنجاری و امنیت در شبکه‌ها اهمیت فزاینده‌ای پیداکرده است. تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌توانند رفتار غیرعادی شبکه، مانند نفوذ در شبکه یا الگوهای ترافیک غیرعادی را شناسایی کنند تا امنیت شبکه را افزایش دهند. با آموزش مدل‌های رفتار شبکه، ناهنجاری‌ها را می‌توان در زمان واقعی شناسایی کرد و با پاسخ سریع به آنان تهدیدات را کاهش داد.
بهینه‌سازی عملکرد شبکه
علاوه بر این، در حوزه بهینه‌سازی شبکه (عملکرد)، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند حجم زیادی از داده‌های مربوط به عملکرد شبکه را برای شناسایی کمبودها، بهینه‌سازی پارامترهای شبکه و افزایش کارایی کلی شبکه تجزیه‌وتحلیل کنند. این موضوع می‌تواند شامل وظایفی مانند تخصیص طیف پویا، تعادل بار شبکه و بهینه‌سازی ترافیک برای بهبود تجربه کاربر و عملکرد شبکه باشد.
پیش‌بینی رفتار مشتریان
هوش مصنوعی با کمک مدل‌های پیش‌بینی می‌تواند داده‌های مشتری را برای پیش‌بینیِ احتمال ریزش مشتری در صنعت مخابرات تجزیه‌وتحلیل کنند. با شناسایی عواملی که در ریزش نقش دارند، ارائه‌دهندگان خدمات می‌توانند اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای حفظ مشتریان انجام دهند، مانند کمپین‌های بازاریابی هدفمند یا پیشنهاد‌های شخصی.
هوش مصنوعی باتلاقی تکنیک‌های بهینه‌سازی و یادگیری ماشین، ابزارهای قدرتمندی را برای رسیدگی به مسائل پیچیده در صنعت مخابرات فراهم می‌کند. این رویکردها ارائه‌دهندگان مخابراتی را قادر می‌سازند علاوه بر افزایش کارایی شبکه، بهبود کیفیت خدمات و بهینه‌سازی تخصیص منابع رفتار مشتری را بهتر درک کرده و در نهایت منجر به نوآوری و رقابت در صنعت شوند.
برای آشنایی بیشتر با کاربردهای هوش‌مصنوعی در مخابرات می‌توانید با کلیک بر روی دکمهی “دوره‌ی آموزشی مرتبط” در دوره‌ی «Artificial Intelligence in Telecom» در سامانه مدیریت یادگیری (LMS) شرکت کنید.