تعمل Nokia على تسريع الذكاء الاصطناعي لمحرك الشبكات
بفضل الذكاء الاصطناعي (AI) الراسخ في عروض منتجاتها، قامت شركة نوكيا العالمية لتكنولوجيا الاتصالات برفع مكانتها في الشبكات الجاهزة للذكاء الاصطناعي، وتوسيع علاقتها مع Amazon Web Services (AWS) لإضافة نسيج الشبكة المستقلة إلى المقياس الفائق. كما أكملت أيضًا إثباتًا مشتركًا للمفهوم (PoC) مع Databricks، مما يوضح منصة بيانات موحدة ومستقلة عن الركيزة مصممة لدعم الشبكات المستقلة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
ومع التوفر المتوقع في وقت لاحق من عام 2026، يضيف التعاون نسيج الشبكة المستقلة من Nokia إلى AWS بهدف أساسي يتمثل في مواجهة التحدي المتمثل في الشبكات التي تعتمد تاريخيًا على أنظمة دعم تشغيلية وتجارية منعزلة.
تشمل القدرات الأساسية لنسيج الشبكة المستقلة ما يلي: إدارة موحدة للبيانات عبر المجالات، والذكاء الاصطناعي الوكيل لعمليات الخدمة وتحسينها، والمحاكاة الرقمية المزدوجة لتقييم التأثير الاستباقي.
بالنسبة إلى AWS، يوفر هذا إمكانية مراقبة الشبكة والتحليلات والأمن والأتمتة معًا من خلال إدارة البيانات الموحدة والذكاء الاصطناعي الوكيل لعمليات الخدمة وتحسينها ومحاكاة التوأم الرقمي والشبكات القائمة على المقاصد.
ستتمكن الشركات الآن من الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي والخدمات السحابية المتقدمة المطلوبة للاستقلالية من المستوى الرابع. ويعتمد هذا على مجموعة من تطبيقات العمليات الرقمية الحالية من نوكيا – والتي تغطي التنسيق والضمان والمخزون الموحد – الموجودة بالفعل على المنصة.
ستوفر مجموعة نوكيا الواسعة الآن تنسيقًا للخدمات القائمة على النوايا عبر شبكات متعددة المجالات ومتعددة الموردين، وتوفر إمكانية المراقبة على نطاق 360 درجة مع الكشف عن الحالات الشاذة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحليل السبب الجذري، وحل الحلقة المغلقة. الأهم من ذلك، أنها تتطلع إلى تقديم مصدر واحد لطوبولوجيا الشبكة ومواردها.
وقالت نوكيا، التي تعمل على AWS، إن حلولها ستكتسب قابلية التوسع المرنة والتوافر العالمي وخيارات النماذج الواسعة من خلال الخدمات السحابية والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) – بما في ذلك Amazon Bedrock وAmazon SageMaker – مما يتيح للمشغلين الابتكار بشكل أسرع مع تقليل تكاليف البنية التحتية.
ويقال إن النتيجة الصافية هي الشبكات القائمة على النوايا التي تترجم أهداف العمل إلى إجراءات آلية مغلقة. تعمل نوكيا أيضًا على تصميم بصمة سحابية محسنة مصممة لتقليل متطلبات الحوسبة والتخزين مقابل عمليات النشر التقليدية داخل الشركة.
وفي الوقت نفسه، يهدف إثبات المفهوم (PoC) مع شركة البيانات والذكاء الاصطناعي Databricks إلى إظهار كيف يمكن لمزودي الشبكات تبسيط بيئات البيانات المجزأة ونشر التحليلات في الوقت الفعلي على نطاق واسع، مما يتيح اتخاذ قرارات أسرع وتحسين أداء الشبكة وعمليات أكثر كفاءة.
سعى إثبات المفهوم (PoC) إلى معالجة تحدي طويل الأمد في الصناعة: التعامل مع أنظمة دعم التشغيل والأعمال المنعزلة المختلفة، ولكل منها بنية بيانات خاصة بها، مما يجعل من الصعب تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل متسق عبر المجالات. وشددت نوكيا على أنه من أجل تسخير الذكاء الاصطناعي والأنظمة متعددة الوكلاء، يحتاج المشغلون إلى منصة بيانات مشتركة يمكن تشغيلها بسلاسة عبر بيئات سحابية مختلفة أو بنية تحتية داخلية، دون الحاجة إلى إعادة كتابة التعليمات البرمجية.
أظهرت POC القدرة على تطوير بنية مشتركة تتعامل مع النطاق الهائل وسرعات الاستيعاب في الوقت الفعلي المطلوبة لتغذية بيانات الشبكة إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات الآلية عبر المجالات.
ركزت الفرق الهندسية من كلا البلدين على حالة استخدام إدارة الأداء في الوقت الفعلي، ومحاكاة استيعاب التحليلات بهدف التوسع بسرعة لمطابقة مقياس المشغل من المستوى الأول في السحابة.
ويقال إن عملهم قد حقق العديد من الإنجازات التقنية الرئيسية المصممة لتبسيط كيفية قيام مشغلي الاتصالات ببناء وتشغيل الخدمات المستندة إلى البيانات عبر بيئات مختلفة عبر خطوط أنابيب البيانات عبر الأنظمة الأساسية، دون تعقيد الترميز؛ تصميم منطق البيانات المحايد للمورد؛ النشر الآلي عبر البيئات؛ إنشاء منتجات بيانات جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي؛ ونسيج بيانات مصمم للعالم الوكيل.
تم إنشاء خطوط أنابيب البيانات مرة واحدة ونشرها عبر منصات مختلفة دون تعديل. في التجارب، تم تشغيل نفس سير عمل البيانات على كل من Databricks ومكدس مفتوح المصدر يعتمد على Apache Flink وKafka وIceberg، مما يدعم التدفق في الوقت الفعلي ومعالجة الدفعات ومنتجات البيانات في وقت الاستعلام.
ولتجنب الانغلاق على أي منصة واحدة، قام مهندسو نوكيا بتطوير منطق التحويل باستخدام تعبير مجرد ومستقل عن النظام الأساسي في لغة بايثون. ومن خلال فصل المنطق الأساسي عن الموصلات الخاصة بالمنصة، تم إعادة استخدام نفس سير عمل البيانات عبر بيئات متعددة.
قامت الفرق أيضًا بالتحقق من صحة برنامج التحويل البرمجي المخصص الذي قام تلقائيًا بتكييف سير العمل عند النشر. واستنادًا إلى البيئة المستهدفة، فقد ترجم المنطق المجرد إلى تنسيقات أصلية وأضاف الموصلات الخاصة بالمنصة، مما أدى إلى التخلص من إعادة العمل اليدوي وتسريع وقت النشر.
باستخدام مطالبات اللغة الطبيعية البسيطة، قام وكيل نسيج البيانات الذكي بإنشاء منتجات بيانات جديدة وطلب التحقق البشري ونشر التدفق تلقائيًا، مما أدى إلى ابتكار أسرع بجهد يدوي أقل. في عالم الوكلاء، يمكن للوكلاء الآخرين استخدام نفس الآلية لإنشاء منتجات بيانات ديناميكية عند الطلب من خلال التواصل مع وكيل نسيج البيانات.
رئيس تحرير يمني وصحفي محترف حاصل على درجة في الإعلام. عمل في عدة صحف ومواقع إخبارية وتدرّج من محرر إلى رئيس تحرير. يشرف على المحتوى الإخباري ويقود فريقًا صحفيًا مع الالتزام بالمصداقية والمهنية.
