Développé à l’aide de l’infrastructure Cloud AWS et du logiciel NVIDIA AI Enterprise, ce modèle permet de convertir les réseaux de communication traditionnels (L4 et plus tard) en réseaux entièrement autonomes.
Multi-modal Network Operations LLM est conçu pour gérer de grandes quantités de données structurées.
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« Il est conçu pour gérer de grandes quantités de données structurées (événements, alarmes, compteurs), données non structurées (journaux, MOPS, SOP, images, texte, marketing) et toutes les données du réseau connexes, permettant une résolution de problèmes proactive et une qualité de service améliorée », a déclaré la société dans un communiqué.
Le communiqué indique qu’il est « très personnalisé » pour les réseaux de télécommunications en s’entraînant sur un large éventail d’ensembles de données réseau et en utilisant des cadres modernes et des cadres d’agent AI.
Bien que les transporteurs aient mis en œuvre des cas d’utilisation de l’IA avec une approche transactionnelle, ils ont déclaré que pour atteindre une véritable efficacité opérationnelle, ils doivent intégrer les capacités de l’IA dans le réseau.
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Au cours de la première étape de développement, le modèle se concentre sur l’amélioration de l’efficacité opérationnelle en utilisant une «observabilité intelligente». Cela comprend deux initiatives importantes axées sur l’IA.
Le deuxième cas d’utilisation, le centre de résolution de l’anomalie du réseau proactif, détecte et résout automatiquement les anomalies du réseau sans intervention humaine.
«La transition vers des réseaux autonomes est devenue une partie essentielle de l’industrie des télécommunications.
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« Grâce à ce travail, nous pouvons réduire les coûts opérationnels pour les télécommunications et ouvrir la voie à un environnement de réseau plus agile et résilient », a déclaré Manishmangal, directeur de la technologie, Telecom & Global Business Chef of Technology Services.
