Tại World Cup lần này, “trọng tài thông minh” là một trong những điểm nhấn nổi bật nhất. Hệ thống SAOT tích hợp dữ liệu sân vận động, luật thi đấu và trí tuệ nhân tạo để tự động đưa ra phán quyết nhanh chóng và chính xác về các tình huống việt vị.
Trong khi hàng ngàn người hâm mộ reo hò hoặc tiếc nuối trước những đoạn phim hoạt hình 3D chiếu lại, suy nghĩ của tôi lại hướng về những sợi cáp mạng và cáp quang phía sau chiếc TV, đến tận mạng lưới truyền thông.
Để đảm bảo trải nghiệm xem mượt mà và rõ nét hơn cho người hâm mộ, một cuộc cách mạng thông minh tương tự như SAOT cũng đang diễn ra trong mạng lưới truyền thông.
Năm 2025, L4 sẽ được hiện thực hóa.
Luật việt vị rất phức tạp, và trọng tài rất khó đưa ra quyết định chính xác ngay lập tức do điều kiện sân bãi phức tạp và luôn thay đổi. Vì vậy, những quyết định việt vị gây tranh cãi thường xuyên xuất hiện trong các trận đấu bóng đá.
Tương tự, mạng lưới thông tin liên lạc là những hệ thống cực kỳ phức tạp, và việc dựa vào các phương pháp của con người để phân tích, đánh giá, sửa chữa và tối ưu hóa mạng lưới trong vài thập kỷ qua vừa tốn nhiều nguồn lực vừa dễ xảy ra lỗi do con người.
Điều khó khăn hơn nữa là trong kỷ nguyên kinh tế số, khi mạng lưới truyền thông trở thành nền tảng cho quá trình chuyển đổi số của hàng ngàn ngành nghề và doanh nghiệp, nhu cầu kinh doanh trở nên đa dạng và năng động hơn, đồng thời yêu cầu sự ổn định, độ tin cậy và tính linh hoạt của mạng lưới cũng cao hơn, khiến cho phương thức vận hành truyền thống dựa vào sức lao động và bảo trì của con người trở nên khó duy trì hơn.
Một phán đoán sai về lỗi việt vị có thể ảnh hưởng đến kết quả cả trận đấu, nhưng đối với mạng lưới thông tin liên lạc, một “phán đoán sai” có thể khiến nhà điều hành bỏ lỡ cơ hội thị trường đang thay đổi nhanh chóng, buộc hoạt động sản xuất của doanh nghiệp phải gián đoạn, thậm chí ảnh hưởng đến toàn bộ quá trình phát triển kinh tế - xã hội.
Không còn lựa chọn nào khác. Mạng lưới phải được tự động hóa và thông minh. Trong bối cảnh này, các nhà khai thác hàng đầu thế giới đã gióng lên hồi chuông cảnh báo về mạng lưới tự thông minh. Theo báo cáo ba bên, 91% các nhà khai thác toàn cầu đã đưa mạng lưới tự thông minh vào kế hoạch chiến lược của họ, và hơn 10 nhà khai thác hàng đầu đã tuyên bố mục tiêu đạt được L4 vào năm 2025.
Trong số đó, China Mobile là đơn vị tiên phong trong sự thay đổi này. Năm 2021, China Mobile đã công bố sách trắng về mạng tự thông minh, lần đầu tiên trong ngành đề xuất mục tiêu định lượng đạt được mạng tự thông minh cấp độ L4 vào năm 2025, đề xuất xây dựng năng lực vận hành và bảo trì mạng “tự cấu hình, tự sửa chữa và tự tối ưu hóa” từ bên trong, và tạo ra trải nghiệm khách hàng “không chờ đợi, không lỗi và không cần liên hệ” từ bên ngoài.
Trí thông minh tự thân trên Internet tương tự như "Trọng tài thông minh"
SAOT bao gồm các camera, cảm biến trong bóng và hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Các camera và cảm biến bên trong quả bóng thu thập dữ liệu đầy đủ, theo thời gian thực, trong khi hệ thống AI phân tích dữ liệu theo thời gian thực và tính toán chính xác vị trí. Hệ thống AI cũng tích hợp luật chơi để tự động đưa ra quyết định việt vị theo đúng quy định.
Có một số điểm tương đồng giữa việc tự động hóa trí tuệ mạng và việc triển khai SAOT:
Thứ nhất, mạng lưới và nhận thức cần được tích hợp sâu rộng để thu thập toàn diện và theo thời gian thực các tài nguyên mạng, cấu hình, trạng thái dịch vụ, lỗi, nhật ký và các thông tin khác nhằm cung cấp dữ liệu phong phú cho việc huấn luyện và suy luận của AI. Điều này phù hợp với việc SAOT thu thập dữ liệu từ camera và cảm biến bên trong quả cầu.
Thứ hai, cần phải nhập một lượng lớn kinh nghiệm thủ công trong việc loại bỏ và tối ưu hóa chướng ngại vật, hướng dẫn vận hành và bảo trì, thông số kỹ thuật và các thông tin khác vào hệ thống AI một cách thống nhất để hoàn thành việc phân tích, ra quyết định và thực thi tự động. Điều này giống như việc SAOT đưa luật việt vị vào hệ thống AI.
Hơn nữa, vì mạng truyền thông được cấu thành từ nhiều miền, ví dụ, việc mở, chặn và tối ưu hóa bất kỳ dịch vụ di động nào chỉ có thể được hoàn thành thông qua sự hợp tác đầu cuối của nhiều miền con như mạng truy cập không dây, mạng truyền dẫn và mạng lõi, và trí thông minh tự thân của mạng cũng cần "sự hợp tác đa miền". Điều này tương tự như việc SAOT cần thu thập dữ liệu video và cảm biến từ nhiều chiều để đưa ra quyết định chính xác hơn.
Tuy nhiên, mạng lưới truyền thông phức tạp hơn nhiều so với môi trường sân bóng đá, và kịch bản kinh doanh không chỉ đơn thuần là một "quả phạt việt vị", mà vô cùng đa dạng và năng động. Bên cạnh ba điểm tương đồng nêu trên, cần xem xét các yếu tố sau đây khi mạng lưới hướng tới trí tuệ tự động bậc cao:
Đầu tiên, cần tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào đám mây, mạng và các thiết bị mạng (NE). Đám mây thu thập lượng dữ liệu khổng lồ trên toàn bộ phạm vi, liên tục thực hiện huấn luyện AI và tạo mô hình, đồng thời cung cấp các mô hình AI cho lớp mạng và các thiết bị NE; lớp mạng có khả năng huấn luyện và suy luận ở mức trung bình, có thể thực hiện tự động hóa vòng kín trong một miền duy nhất. Các thiết bị mạng (NE) có thể phân tích và đưa ra quyết định gần nguồn dữ liệu, đảm bảo khắc phục sự cố và tối ưu hóa dịch vụ theo thời gian thực.
Thứ hai, cần có các tiêu chuẩn thống nhất và sự phối hợp giữa các ngành công nghiệp. Mạng tự thông minh là một hệ thống kỹ thuật phức tạp, liên quan đến nhiều thiết bị, quản lý mạng và phần mềm, cũng như nhiều nhà cung cấp, và việc kết nối giao diện, giao tiếp liên miền và các vấn đề khác gặp nhiều khó khăn. Trong khi đó, nhiều tổ chức như TM Forum, 3GPP, ITU và CCSA đang thúc đẩy các tiêu chuẩn mạng tự thông minh, nhưng vẫn tồn tại vấn đề phân mảnh trong việc xây dựng các tiêu chuẩn. Việc các ngành công nghiệp cùng nhau hợp tác để thiết lập các tiêu chuẩn thống nhất và mở như kiến trúc, giao diện và hệ thống đánh giá cũng rất quan trọng.
Thứ ba, chuyển đổi nhân tài. Mạng lưới tự thông minh không chỉ là sự thay đổi về công nghệ, mà còn là sự thay đổi về nhân tài, văn hóa và cơ cấu tổ chức, đòi hỏi công tác vận hành và bảo trì phải được chuyển đổi từ “tập trung vào mạng lưới” sang “tập trung vào nghiệp vụ”, nhân viên vận hành và bảo trì phải chuyển đổi từ văn hóa phần cứng sang văn hóa phần mềm, và từ lao động lặp đi lặp lại sang lao động sáng tạo.
L3 đang trên đường đến
Mạng lưới trí tuệ tự động hiện đang ở đâu? Chúng ta còn cách L4 bao xa? Câu trả lời có thể được tìm thấy trong ba trường hợp triển khai được ông Lu Hongju, chủ tịch bộ phận Phát triển công cộng của Huawei, giới thiệu trong bài phát biểu của mình tại Hội nghị Đối tác Toàn cầu của China Mobile năm 2022.
Các kỹ sư bảo trì mạng đều biết rằng mạng nội bộ gia đình là điểm khó khăn lớn nhất trong công tác vận hành và bảo trì của nhà mạng, có lẽ không ai hiểu rõ hơn. Nó bao gồm mạng nội bộ, mạng ODN, mạng truyền tải và các miền khác. Mạng lưới này rất phức tạp, và có rất nhiều thiết bị thụ động, không nhạy. Luôn luôn tồn tại các vấn đề như khả năng nhận diện dịch vụ kém, phản hồi chậm và khó khăn trong việc khắc phục sự cố.
Trước những vấn đề nan giải này, China Mobile đã hợp tác với Huawei tại Hà Nam, Quảng Đông, Chiết Giang và các tỉnh khác. Về việc cải thiện dịch vụ băng thông rộng, dựa trên sự hợp tác giữa phần cứng thông minh và trung tâm kiểm soát chất lượng, họ đã đạt được khả năng nhận biết chính xác trải nghiệm người dùng và định vị chính xác các vấn đề về chất lượng kém. Tỷ lệ cải thiện chất lượng dịch vụ của người dùng đã tăng lên 83%, và tỷ lệ thành công tiếp thị của các dịch vụ FTTR, Gigabit và các dịch vụ khác đã tăng từ 3% lên 10%. Về việc loại bỏ chướng ngại vật trong mạng quang, việc nhận diện thông minh các mối nguy hiểm tiềm ẩn dọc theo cùng một tuyến đường được thực hiện bằng cách trích xuất thông tin đặc trưng tán xạ sợi quang và mô hình AI, với độ chính xác đạt 97%.
Trong bối cảnh phát triển xanh và hiệu quả, tiết kiệm năng lượng mạng là hướng đi chính của các nhà mạng hiện nay. Tuy nhiên, do cấu trúc mạng không dây phức tạp, sự chồng chéo và phủ sóng chéo của nhiều băng tần và nhiều chuẩn khác nhau, hoạt động của các trạm phát sóng trong các tình huống khác nhau biến động rất lớn theo thời gian. Vì vậy, không thể chỉ dựa vào phương pháp thủ công để tắt máy tiết kiệm năng lượng một cách chính xác.
Trước những thách thức, hai bên đã hợp tác tại An Huy, Vân Nam, Hà Nam và các tỉnh khác ở cả lớp quản lý mạng và lớp phần tử mạng để giảm mức tiêu thụ năng lượng trung bình của một trạm đơn lẻ xuống 10% mà không ảnh hưởng đến hiệu suất mạng và trải nghiệm người dùng. Lớp quản lý mạng xây dựng và triển khai các chiến lược tiết kiệm năng lượng dựa trên dữ liệu đa chiều của toàn mạng. Lớp phần tử mạng cảm nhận và dự đoán các thay đổi hoạt động trong ô mạng theo thời gian thực, đồng thời thực hiện chính xác các chiến lược tiết kiệm năng lượng như tắt sóng mang và tắt ký hiệu.
Từ những trường hợp trên, không khó để thấy rằng, cũng giống như "trọng tài thông minh" trong trận bóng đá, mạng lưới truyền thông đang dần hiện thực hóa khả năng tự thông minh hóa từ những bối cảnh cụ thể và từng vùng tự trị riêng lẻ thông qua "sự kết hợp nhận thức", "não bộ AI" và "sự hợp tác đa chiều", từ đó làm cho con đường hướng tới khả năng tự thông minh hóa cao cấp của mạng lưới ngày càng trở nên rõ ràng hơn.
Theo TM Forum, mạng tự thông minh L3 “có thể cảm nhận những thay đổi trong môi trường theo thời gian thực, tự tối ưu hóa và tự điều chỉnh trong các chuyên môn mạng cụ thể”, trong khi L4 “cho phép quản lý vòng lặp kín mang tính dự đoán hoặc chủ động đối với các mạng hướng đến trải nghiệm kinh doanh và khách hàng trong môi trường phức tạp hơn trên nhiều miền mạng”. Rõ ràng, mạng tự thông minh hiện đang tiến gần hoặc đạt đến cấp độ L3.
Cả ba bánh xe đều hướng về L4.
Vậy làm thế nào để đẩy nhanh quá trình phát triển mạng lưới tự động hóa thông minh lên cấp độ L4? Ông Lu Hongjiu cho biết Huawei đang hỗ trợ China Mobile đạt được mục tiêu L4 vào năm 2025 thông qua phương pháp ba chiều: tự chủ đơn miền, hợp tác đa miền và hợp tác công nghiệp.
Về khía cạnh tự chủ đơn miền, trước hết, các thiết bị mạng (NE) được tích hợp với khả năng nhận thức và tính toán. Một mặt, các công nghệ tiên tiến như màng chắn quang học và thiết bị cảm biến thời gian thực được giới thiệu để hiện thực hóa khả năng nhận thức thụ động và ở mức mili giây. Mặt khác, các công nghệ tính toán công suất thấp và tính toán luồng được tích hợp để hiện thực hóa các thiết bị mạng thông minh.
Thứ hai, lớp điều khiển mạng với bộ não AI có thể kết hợp với các thiết bị phần tử mạng thông minh để thực hiện vòng lặp khép kín gồm nhận thức, phân tích, ra quyết định và thực thi, nhằm hiện thực hóa vòng lặp khép kín tự động cấu hình, tự sửa chữa và tự tối ưu hóa hướng đến vận hành mạng, xử lý lỗi và tối ưu hóa mạng trong một miền duy nhất.
Ngoài ra, lớp quản lý mạng cung cấp giao diện hướng bắc mở cho lớp quản lý dịch vụ phía trên để tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác giữa các miền và bảo mật dịch vụ.
Về hợp tác đa lĩnh vực, Huawei nhấn mạnh việc thực hiện toàn diện quá trình phát triển nền tảng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và chuyển đổi nhân sự.
Nền tảng này đã phát triển từ một hệ thống hỗ trợ truyền thống thành một nền tảng tự thông minh tích hợp dữ liệu toàn cầu và kinh nghiệm chuyên gia. Quy trình kinh doanh từ trước đây định hướng mạng lưới, quy trình dựa trên lệnh công việc, đã chuyển đổi sang quy trình định hướng trải nghiệm, không cần tiếp xúc trực tiếp; Về chuyển đổi nhân sự, bằng cách xây dựng hệ thống phát triển mã nguồn thấp và đóng gói nguyên tử các khả năng vận hành, bảo trì và khả năng mạng, ngưỡng chuyển đổi nhân sự CNTT sang trí tuệ số đã được hạ thấp, và đội ngũ vận hành, bảo trì đã được hỗ trợ để chuyển đổi thành các chuyên gia tổng hợp DICT.
Ngoài ra, Huawei đang thúc đẩy sự hợp tác của nhiều tổ chức tiêu chuẩn để đạt được các tiêu chuẩn thống nhất cho kiến trúc mạng tự thông minh, giao diện, phân loại, đánh giá và các khía cạnh khác. Thúc đẩy sự thịnh vượng của hệ sinh thái công nghiệp bằng cách chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn, thúc đẩy đánh giá và chứng nhận ba bên, và xây dựng các nền tảng công nghiệp; và hợp tác với chuỗi cung ứng vận hành và bảo trì thông minh của China Mobile để cùng nhau phân loại và xử lý công nghệ gốc nhằm đảm bảo công nghệ gốc được độc lập và có thể kiểm soát được.
Theo quan điểm của tác giả, dựa trên các yếu tố then chốt của mạng lưới tự thông minh đã đề cập ở trên, “bộ ba” Huawei có cấu trúc, công nghệ, sự hợp tác, tiêu chuẩn, nhân tài, phạm vi bao phủ toàn diện và sức mạnh chính xác, rất đáng để mong chờ.
Mạng lưới tự thông minh là ước mơ lớn nhất của ngành viễn thông, được mệnh danh là “thơ ca và khoảng cách của ngành viễn thông”. Nó cũng được coi là “con đường dài” và “đầy thách thức” do mạng lưới và hoạt động kinh doanh viễn thông khổng lồ và phức tạp. Nhưng nhìn vào những trường hợp thành công và khả năng duy trì của bộ ba chủ chốt, ta có thể thấy rằng thơ ca không còn là điều xa vời, và cũng không còn quá xa vời. Với những nỗ lực đồng lòng của ngành viễn thông, nó ngày càng trở nên rực rỡ hơn.
Thời gian đăng bài: 19/12/2022