Questions? +1 (202) 335-3939 Login
Trusted News Since 1995
A service for software industry professionals · Saturday, March 1, 2025 · 790,179,075 Articles · 3+ Million Readers

ตัวแทน AI บริการ Network Intelligence as a Service ของ Mavenir ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ KPI ด้านการเคลื่อนที่ได้ถึง 40% ในเครือข่าย 5G แบบ Non-Standalon…

Mavenir แสดงมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ด้วยความสำเร็จก้าวสำคัญด้าน AI/ML ที่ไม่เคยมีที่ใดมาก่อน โดยผ่านการพิสูจน์แล้วด้วยการนำ Open RAN ไปใช้งานจริงกับผู้ให้บริการเครือข่ายมือถือในเอเชียใต้

/EIN News/ -- ริชาร์ดสัน รัฐเท็กซัส, Feb. 28, 2025 (GLOBE NEWSWIRE) -- Mavenir ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายแบบคลาวด์เนทีฟผู้ซึ่งกำลังสร้างอนาคตของเครือข่าย ได้ประกาศความสำเร็จอันก้าวล้ำด้วยกรอบการทำงาน AI แบบเต็มรูปแบบหรือ Network Intelligence as a Service (NIaaS) ในวันนี้ นับเป็นครั้งแรกในโลกที่ตัวแทน AI แบบเรียลไทม์ซึ่งใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึก (RL) อันเป็นส่วนสำคัญของ NIaaS จาก Mavenir กำลังทำการควบคุมและเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย 5G แบบ Non-Standalone (NSA) ที่ใช้งานอยู่โดยใช้วิธีการวงปิดแบบเต็มโดยอัตโนมัติ ส่งผลให้ตัวชี้วัดผลการดําเนินงานหลัก (KPI) ด้านความคล่องตัวในโครงข่ายการเข้าถึงผ่านการรับส่งทางคลื่นวิทยุ (RAN) เพิ่มขึ้นกว่า 40% ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในครั้งนี้ยังนับได้ว่าคุ้มค่าต่อต้นทุนอีกด้วย เนื่องจาก NIaaS ทำงานบน CPU ในในภาคสนามเท่านั้น โดยไม่ได้ใช้ GPU NIaaS ซึ่งโฮสต์อยู่ใน RAN Intelligent Controller (RIC) ของ Mavenir ได้พิสูจน์ความสำเร็จก้าวสำคัญเหล่านี้ในการนำ Open RAN ไปใช้งานจริงร่วมกับผู้ให้บริการ 5G NSA ระดับ Tier 1 สองรายในเอเชียใต้ โดยแต่ละกรณีการใช้งานครอบคลุมถึงไซต์งานมากกว่า 25 ไซต์รวมถึงเซลล์ LTE และเซลล์ New Radio (NR) มากกว่า 100 เซลล์

ด้วยความสามารถทาง AI สำหรับภาคโทรคมนาคมที่ไม่สามารถหาคู่เทียบได้สำหรับการดำเนินการ Open RAN ขนาดใหญ่ NIaaS จาก Mavenir ได้ลดอัตราการส่งต่อสัญญาณที่ไม่เสถียรลง (รวมถึงการส่งต่อสัญญาณแบบ ping-pongs การส่งต่อสัญญาณช้าเกินไป การส่งต่อสัญญาณเร็วเกินไป การล้มเหลวของระบบสื่อสารวิทยุ และการส่งต่อสัญญาณไปยังเซลล์ผิด) ได้เป็นจำนวน 40% ถึง 60% สำหรับตัวชี้วัดผลการดําเนินงานหลัก (KPI) ทั้งในภาพรวมและในแต่ละส่วนย่อย ส่งผลให้ความแข็งแกร่งในด้านการเคลื่อนที่ของผู้ใช้งานเครือข่าย 4G/5G ในเครือข่ายที่ให้บริการจริงนั้นดียิ่งขึ้น

"เราตื่นเต้นเป็นอย่างยิ่งที่จะได้เป็นผู้นำอุตสาหกรรมด้วยนวัตกรรม NIaaS ใหม่ของเรา ซึ่งกำลังปฏิวัติการดำเนินงานด้านเครือข่ายโทรคมนาคม" BG Kumar ประธานฝ่ายเครือข่ายสำหรับการเข้าถึง แพลตฟอร์ม และการส่งเสริมการใช้งานดิจิทัลจาก Mavenir กล่าว ในขณะที่ระบบ SON แบบดั้งเดิมมุ่งเน้นที่ฟังก์ชันการทำงานเป็นหลักโดยไม่มีหลักประกันถึงการปรับปรุงตามตัวชี้วัดผลการดำเนินงานหลัก (KPI) ในสายงานอย่างเป็นรูปธรรม NIaaS ที่เป็น AI-native ของเรามุ่งเน้นที่ KPI เป็นศูนย์กลาง โดยการดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ KPI จากเซลล์สู่เซลล์ ไซต์งานสู่ไซต์งาน และตลาดสู่ตลาด และนำมาใช้เพื่อปรับปรุงปัจจัยที่ส่งผลต่อ KPI ในเครือข่ายที่ให้บริการจริงอย่างแม่นยำ ความสำเร็จในครั้งนี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของเราในการใช้เทคโนโลยีที่ล้ำสมัยและทักษะภายในองค์กรของเราในการคิดค้น สร้างนวัตกรรม และออกแบบโมเดล AI/ML ที่ก้าวล้ำ เพื่อขับเคลื่อนการพัฒนาที่เป็นรูปธรรมในด้านประสิทธิภาพเครือข่ายและประสบการณ์ของลูกค้า" Kumar กล่าวเสริม

ในอนาคต NIaaS จาก Mavenir จะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงตัวชี้วัดผลการดำเนินงานหลัก (KPI) ด้านอื่นๆ ของภาคโทรคมนาคมอย่างต่อเนื่อง เช่น การเชื่อมต่อ การครอบคลุม การจัดการรับส่งข้อมูล การเข้าถึง การรักษาไว้ซึ่งการบริการ คุณภาพการรับส่งข้อมูล ประสิทธิภาพ และค่าใช้จ่ายด้าน CAPEX/OPEX แม้จะถูกโฮสต์ใน Mavenir RIC สำหรับการใช้งาน Open RAN แต่ NIaaS ยังสามารถใช้งานเป็นบริการที่มีความสามารถระดับอัจฉริยะทางด้านโทรคมนาคมแบบแยกเดี่ยวสำหรับขอบเขตการใช้งานอื่นๆ ได้อีกด้วย (เช่น Packet Core, IMS และอื่นๆ) นอกจากนี้ NIaaS ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการให้บริการความสามารถด้าน AI สำหรับภาคโทรคมนาคมในตลาดที่มีฟังก์ชันเครือข่าย (NFs) จาก Mavenir เท่านั้น แต่ยังรวมถึงตลาดที่มี NFs จากบุคคลที่สามด้วย

ด้วยเหตุนี้ NIaaS จาก Mavenir จึงเป็นก้าวกระโดดที่สำคัญในด้าน AIOps สำหรับภาคโทรคมนาคมแบบเรียลไทม์ โดยเป็นเครื่องมือ AI-native ที่ผู้ให้บริการสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย ลดต้นทุนการดำเนินงาน และมอบคุณภาพบริการที่เหนือกว่าให้กับลูกค้าได้ ในขณะที่อุตสาหกรรมโทรคมนาคมยังคงพัฒนาต่อไป Mavenir ก็จะยังคงอยู่ในแนวหน้าของการสร้างนวัตกรรม โดยมุ่งมั่นที่จะขยายขีดความสามารถของเทคโนโลยี AI/ML

NIaaS จาก Mavenir โฮสต์ชุด AI ที่ทันสมัย รวมถึง Deep-RL AI Agents ที่พัฒนาโดย Mavenir ซึ่งได้ผสานกับการเรียนรู้แบบถ่ายโอนเพื่อควบคุมและปรับปรุงการออฟเซทในการเคลื่อนที่ระหว่างเซลล์ LTE โดยอัตโนมัติเพื่อลดการส่งต่อสัญญาณที่ไม่เสถียรทั่วทั้งเครือข่าย Deep-RL AI Agents สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพเหล่านี้ได้รับความช่วยเหลืออย่างมากจากตัวแทนและโมเดลอื่นๆ ในชุด AI แบบเต็มรูปแบบของ NIaaS ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ด้านสาเหตุและการอธิบายจะช่วยในการระบุและประเมินสาเหตุรากฐานของการส่งต่อสัญญาณที่ไม่เสถียรและการลดลงของ KPI ด้านการเคลื่อนที่ ในขณะที่โมเดลการจัดกลุ่มและจำแนกข้อมูลจะช่วยในการเชื่อมโยงรูปแบบของความถี่วิทยุ การเคลื่อนที่ การรับส่งข้อมูล และรูปแบบที่สังเกตการณ์ได้อื่นๆ ระหว่างเซลล์และเวลาต่างๆ เพื่อประเมินผลกระทบสุทธิ Deep-RL AI Agents จะจัดการกับปัจจัยเหล่านี้และคำนึงถึงผลกระทบ รวมถึงปรับปรุงเกณฑ์ของการเคลื่อนที่โดยอัตโนมัติในภาคสนามด้วยตัวเอง

เกี่ยวกับ Mavenir:

Mavenir กำลังสร้างอนาคตของเครือข่ายในปัจจุบันด้วยโซลูชันระบบคลาวด์เนทีฟที่ใช้ AI ซึ่งได้รับการออกแบบให้เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม เพื่อให้ผู้ให้บริการสามารถใช้ประโยชน์จาก 5G และสร้างเครือข่ายอัจฉริยะด้วยระบบอัตโนมัติที่สามารถตั้งโปรแกรมได้ ในฐานะผู้ริเริ่ม Open RAN และผู้นำการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว โซลูชันที่ได้รับรางวัลของ Mavenir กำลังส่งมอบระบบอัตโนมัติและการสร้างรายได้ผ่านเครือข่ายมือถือทั่วโลก โดยเร่งการเปลี่ยนแปลงเครือข่ายซอฟต์แวร์สำหรับผู้ให้บริการด้านการสื่อสารมากกว่า 300 รายในกว่า 120 ประเทศ ซึ่งให้บริการแก่ผู้ใช้มากกว่าร้อยละ 50 ของประชากรโลก สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม กรุณาไปที่ www.mavenir.com

พบกับ Mavenir ได้ในงาน Mobile World Congress 2025 ที่บาร์เซโลนาในวันที่ 3-6 มีนาคม 2025

หากต้องการสำรวจนวัตกรรมล่าสุดของ Mavenir และทราบเพิ่มเติมว่า Mavenir กำลังส่งมอบอนาคตของเครือข่ายอย่างไร โปรดเยี่ยมชมเราในวันนี้ได้ที่ #MWC25 ใน Hall 2 (Stand 2H60)

ข้อมูลติดต่อฝ่ายประชาสัมพันธ์ของ Mavenir:
Emmanuela Spiteri
PR@mavenir.com


Primary Logo

Powered by EIN News

Distribution channels: IT Industry, Media, Advertising & PR ...

Legal Disclaimer:

EIN Presswire provides this news content "as is" without warranty of any kind. We do not accept any responsibility or liability for the accuracy, content, images, videos, licenses, completeness, legality, or reliability of the information contained in this article. If you have any complaints or copyright issues related to this article, kindly contact the author above.

Submit your press release