Ioan DEMETER, Managing Director – mWare Solutions @ Conferința Ziua Internațională a Telecomunicațiilor și a Societății Informaționale – #AI4Good, organizată de Digital Transformation Council pe 17 mai 2024, la CCIR Business Center, moderată de Ion Vaciu și Roxana Onea. Parteneri media: Revista COMUNICAȚII Mobile și TelecomTV.
Firma mWare Solutions, care este 100% românească, are preocupări extrem de interesante în zona de inteligență artificială. Voi pune accent pe două dintre dimensiunile pe care lucrăm: o dată din punct de vedere tehnologic, vorbim despre o platformă tehnologică care se numește BigConnect, care se ocupă de ambele componente ale datelor, atât partea de data engineering, care înseamnă ingerare, cleasing Minning a datelor structurate și nestructurate, precum și partea de data science în care avem module de machine learning, artificial intelligence cu care facem analiza datelor, pe care apoi le poate consuma orice user atât de business, cât și din zona de tehnologie.
Aceasta este dimensiunea tehnică. În partea de business acoperim atât sectorul public, cât și cel privat. Mă bucur să vă spun că o parte din speakerii conferinței Ziua Internațională a Telecomunicațiilor și a Societății Informaționale au prezentat platforme care sunt făcute de noi.
Lucrăm inclusiv pe zona de de intelligence services, dar avem preocupări interesante pe zona de telecom. Ca un teaser pot spune că firma noastră, pe componenta de research pregătește o zonă de Enterprise Agents, care practic folosește LLM, RAG AI pentru Enterprise, lucruri pe care le vom anunța în curând.
Datele de telecom pot fi prelucrate cu platforma noastră și am 4 exemple: în partea de RAN a rețelelor 4G, partea de optimizare și performanță care se bazează pe colectarea de fișiere din RAN (Radio Access Network), vendor agnostic, pe care putem să le prelucrăm și știm să le prelucrăm în așa fel încât să obținem ceea ce se numește performanță în timp real. Această primă soluție se bazează pe colectarea datelor din OSS-ul operatorului. A 2-a soluție la care mă refer se numește Urban Mobility am și avut un proiect cu care am participat la un funding UE.
Despre Urban Mobility, care se bazează pe crowd-sourced data, adică ceea ce UCLA și alții colectează de la noi din telefoane poate fi cumpărat pe oraș, pe țară etc, iar datele pot fi analizate. Deci, pe baza acestor crowd-sourced data putem să facem analiza distribuției, utilizatorilor de telefonie mobilă legat de performanță, acoperire, throughput etc.
Acest tip de aplicație este extrem de utilă nu doar pentru zona tehnică, cât și pentru zona de business. Am avut cerințe de la retaileri care doreau să știe unde să își poziționeze magazinele pentru tipul lor de business bazat pe astfel de soluții. Cea de a 3-a componentă este foarte tehnică și se numește driverless drive testing, adică transformă ceea ce operatorii de telefonie mobilă fac astăzi prin drive testele normale care înseamnă opex, consum de carburanți, de energie și care necesită trei-patru zile până se ajunge la un rezultat. Noi am propus o soluție în care toată această operațiune poate fi făcută în circa jumătate de oră – 1 oră, în care modificările din configurația site-urilor pot fi văzute imediat în urma colectării și analizei acestor date. Aceste 3 componente sunt de tip tehnic în zona RAN, iar a 4-a este AI Energy Saving Solutions. Foarte multă lume promite acest lucru, dar noi avem o soluție pe care am propus-o în piață cu o economie de aproximativ 20% pe site-ul respectiv, tot în zona de telecom.
Vreau să vă fac să vă simțiți confortabil că există preocupări la noi în România care fac legătura între zona de business, care este telecom în cazul acesta și zona AI, care este expertiza și care are un nivel de knowledge ce evoluează extrem de rapid.
Suntem în etapa Beyond 5G, care este drumul spre 6G.
5G nu este o tehnologie nativă AI.
6G este, însă, prima tehnologie nativă AI. În schimb, vine o tehnologie care se numește Open RAN, care să spunem că a apărut și datorită nevoii de a înlocui blacklist-urile create în țările NATO. Una dintre tehnologiile care poate să compenseze situația aceasta este Open RAN, care are deschise interfețele, interfețe ce dau acces la datele radio ale operatorilor și care permit deschiderea unor aplicații de tip xApps și rApps. xApps este pentru Radio Intelligent Controller, iar rApps este non-realtime. Aceste două tipuri de aplicații se pretează la AI pentru a putea face analize. Cea de real-time se pretează la analiza performanței locale a unui site radio, iar cea de a 2-a se referă la analiza unei întregi rețele unde se permite colectarea datelor, ingerarea lor în AI și analiza la nivel de rețea pentru performanță, pentru diferite tipuri de analiză.
Al 3-lea subiect tehnic este legat de digital twins, care să zicem că este forma frumoasă a IoT. În forma incipientă a IoT digital twins crea o versiune virtuală a realității și prin familia de senzori și actori care transmitea informații despre elementul fizic, real putea să-ți dea o imagine virtuală. În momentul în care se combină cu xApps (și deja în România sunt proiecte care cer așa ceva) se merge în ambele sensuri, adică pe baza predicției, prescripției, care sunt două dintre aspectele tipice ale lui machine learning îți permite să faci o predicție a ceea ce se va întâmpla în așa fel încât să te întorci către elementul fizic, să-l protejezi.
Data literacy pentru CSP (Communications Service Providers) nu există încă în România. Dacă lucrul acesta nu se transmite către top management, utilizarea datelor va rămâne foarte redusă. Până la apariția ChatGPT, utilizarea AI a fost extrem de grea. Chiar și cu ChatGPT nu suntem într-o etapă de rutină a business-ului și deocamdată în România nu am percepția implementărilor în industrie.
