ビデオは、2027年までにインターネットのデータトラフィックの82%を占めることが予想されており、トラフィックの質を促すライブイベントのホスティングは、これまで以上に重要である - 毎秒の遅延は、20%で効果的に関与を減らすことができ、ユーザーはまだバッファリングのためのサービスを少しずつ放棄している。 5G Advancedと6Gのデータトラフィックの展開で、ユーザーはストリーミングとエンターテイメントのためのスマート値を上回るようにプログラムされた反応ネットワークで、ユーザーは非常に低い遅延を必要としています - AIネイティブオートメーションは、もはや「持つべき」だけでなく、特に8K、XR、およびクラウド経由来のゲームストリーミングの多くを期待する「シロ AIネイティブのコントロール機で、ユーザーが気づく前に問題を予測し、解決します。 1️. Edge-Centric Predictive QoE Modeling Edge-Centric Predictive QoE モデリング エッジノードは、小さなデータセンターからリアルタイムで意思決定エンジンへと進化しています。エッジノードのAIにより、バッファレベル、ハンドウエア、ユーザーの動きなどのローカルな指標を使用してストリーミング中断を予測し、軽減することができます。フェデレーションされた学習により、これらのモデルはプライバシーに悪影響を及ぼさずに地域的に進化し続けることができます。 2️. Closed-Loop Network Slicing with QoE Feedback 2️. Closed-Loop Network Slicing with QoE Feedback Network slicing により、複数の仮想ネットワークがインフラストラクチャを共有できますが、ほとんどのネットワークでは、実際のユーザー体験よりも技術的メトリクスを優先します。AI ネイティブ自動化は、リアルタイムの QoE データを取得し、リアルタイムでスライスを調整することによって、これを次のレベルに移します。 3️. Cross-Layer Root Cause Analysis with Explainable AI 3️. Cross-Layer Root Cause Analysis with Explainable AI 複雑なマルチドメインネットワークにおけるストリーミング問題の根本原因を特定することは、サーバー、CDNミス、RAN渋滞、またはデバイスバッファリングであるかを問うことは決して簡単ではありませんか? 説明可能なAI(XAI)は、輸送、アプリケーション、およびラジオ層のデータを相関させ、異常を検出し、説明することにより、これを変更します。 4️. Intent-Based Streaming Policy Management 4️ 意図ベースのストリーミングポリシー管理 オペレーターは静的で限界ベースのルールから意図ベースのポリシーエンジンに向かって進化する必要があります。ビジネス意図の例は、「地下鉄地域のプレミアムサブスクリプターに超低遅延でライブスポーツを提供する」です。AIは、このような高レベルの意図を取って低レベルの構成に翻訳します:エッジキャッシュを管理し、トランスコードプロファイルをモジュール化し、アップリンクトラフィックを優先化し、ダウンリンクトラフィックを優先化するなど。 Conclusion: Toward Autonomous Streaming Networks タグ:自主ストリーミングネットワーク AIネイティブオートメーションはもはやオプションではなく、今日(そして明日)私たちが流れる方法を追跡できるインテリジェントで抵抗力のあるネットワークを作成するために不可欠です。私たちが5G Advancedから6Gに移行するにつれて、優勝者は、エッジベースのインテリジェンス、意図ベースの制御、およびいくつかの説明可能性を組み合わせることができる人になります。

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AI-Native Automation in 5G-Advanced and 6G

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