Con la transmisión fluida de datos del núcleo de vídeo proyectada para representar el 82% del tráfico de datos de Internet en 2027, el alojamiento de eventos en vivo con calidad alentadora es más importante que nunca - cada segundo de retraso puede disminuir el compromiso en un 20%, y los usuarios todavía abandonan el servicio por un poco de buffering continuo. Con la implantación de los servicios 5G-Advanced y 6G en el horizonte, los usuarios requieren una latencia ultra baja con alta capacidad de transmisión - ya no es un "bueno para tener", sino un "deber tener" y se espera especialmente en 8K, XR, y gran parte del streaming de juegos a través de la nube. La prueba real no es cómo importar el servicio de aprendizaje de la máquina AI, sino cómo simplemente hacer el flujo de la IA en el borde Un plan de control nativo de IA que predice y resuelve problemas antes de que los usuarios lo noten. 1️. Edge-Centric Predictive QoE Modeling Modelo de QoE Predictivo Edge-Centric Los nodos de borde están evolucionando de pequeños centros de datos a motores de decisión en tiempo real. Con la IA en el borde, podemos anticipar y mitigar las interrupciones de transmisión mediante el uso de indicadores locales como los niveles de buffer, las transferencias de manos y el movimiento del usuario. El aprendizaje federado permite a estos modelos seguir evolucionando regionalmente sin tener ningún efecto perjudicial en la privacidad. Imagina una aplicación de transmisión en un tren que predecía la congestión de las torres mientras ajusta la tasa de bits en el vuelo. 2️. Closed-Loop Network Slicing with QoE Feedback Closed-Loop Network Slicing con QoE Feedback El corte de red permite a varias redes virtuales compartir infraestructura, pero la mayoría todavía prioriza las métricas técnicas sobre la experiencia del usuario real. la automatización nativa de la IA lleva esto al siguiente nivel tomando datos de QoE en tiempo real y adaptando las piezas en tiempo real. Si un usuario de capacidad humana o un flujo AR/VR cae, puede redirigir el tráfico, cambiar la anchura de banda o cambiar las prioridades de RAN sin que haya personas involucradas. Esto crea un corte en tiempo real y dinámico, que mantiene los flujos estables a través de cambios en la red. 3️. Cross-Layer Root Cause Analysis with Explainable AI 3️. Análisis de causas de raíz de capas cruzadas con IA explicable Nunca es fácil identificar la causa raíz de los problemas de transmisión en redes multi-dominio complejas, ya sea el servidor, una falta de CDN, congestión de RAN o tamponamiento de dispositivos?La IA explicable (XAI) cambia esto correlacionando datos en las capas de transporte, aplicación y radio para detectar y explicar anomalías.XAI no solo detecta el fallo, sino que explica por qué ocurrió, y esto ayuda a los equipos de operaciones, así como a los sistemas autónomos, a identificar las causas raíces y solucionar los problemas de manera más inteligente y rápida. 4️. Intent-Based Streaming Policy Management 4️.Gestión de políticas de streaming basadas en la intención Los operadores necesitan evolucionar de reglas estáticas, basadas en umbrales y hacia motores de políticas basados en intención.Un ejemplo de una intención de negocio podría ser, “Llevar deportes en vivo en ultra baja latencia a suscriptores premium en áreas de metro.” AI tomaría tal intención de alto nivel y la traduciría en configuraciones de bajo nivel: gestionar cachés de borde, modular perfiles de transcodificación, priorizar el tráfico de enlaces arriba, priorizar el tráfico de enlaces abajo, etc. Si el motor detecta una desviación, como el aumento del buffer durante la transmisión deportiva en vivo, puede auto-corregirse cambiando políticas en tiempo real. Conclusion: Toward Autonomous Streaming Networks Conclusión: Hacia redes de streaming autónomas La automatización nativa de la IA ya no es una opción, es vital para crear redes inteligentes y resilientes que puedan seguir adelante con la forma en que fluimos hoy (y mañana).A medida que pasamos de 5G-Advanced a 6G, los ganadores serán aquellos que puedan reunir inteligencia basada en el borde, control basado en la intención, además de una cierta explicabilidad.Hazlo bien, y no solo estás reduciendo el ritmo - estás fijando el ritmo en la transmisión.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Automatización AI-Native en 5G-Advanced y 6G

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Valhalla de Floki se une como patrocinador asociado de la gira de la India por Sri Lanka

Creación de productos criptográficos centrados en el usuario: la importancia de los comentarios de los clientes

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps