Самообучающиеся сети: Искусственный интеллект для управления радиодоступом

Автор: Денис Аветисян

Исследование возможностей искусственного интеллекта, способного самостоятельно оптимизировать и поддерживать работу мобильных сетей нового поколения.

Агентные системы искусственного интеллекта для управления радиодоступом демонстрируют эволюцию от жестких инструментов к самоорганизующимся экосистемам, где архитектурные решения предсказывают будущие точки отказа и возможности адаптации.

В статье рассматривается применение агентного искусственного интеллекта и больших языковых моделей для автономного мониторинга, оптимизации и управления радиодоступом (RAN) в сетях 5G и 6G.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Несмотря на растущую сложность сетей 5G и перспектив 6G, ручное управление и оптимизация радиодоступа (RAN) становятся все менее эффективными. В данной работе, ‘Agentic AI for Mobile Network RAN Management and Optimization’, исследуется применение принципов Agentic AI, использующих большие языковые модели и продвинутые архитектуры агентов, для достижения автономного мониторинга, оптимизации и управления сетями RAN. Предлагается концептуальная основа и практический пример применения, демонстрирующий совместную работу анализа временных рядов и агентов на базе LLM для принятия решений, основанных на ключевых показателях эффективности (KPI). Сможет ли Agentic AI стать основой для самоорганизующихся сетей нового поколения и обеспечить беспрецедентный уровень автоматизации в мобильной связи?

Эволюция Сетевой Сложности

Современные сети, особенно с развертыванием 5G, демонстрируют экспоненциальный рост сложности. Традиционные методы управления, основанные на жестких правилах, становятся все менее эффективными. Необходима адаптация к динамическим изменениям трафика и растущим требованиям к сервисам. Огромный объем данных требует автоматизации и интеллектуального анализа. Система не ломается – она эволюционирует.

Агентный Искусственный Интеллект: Новый Горизонт Управления

Агентный искусственный интеллект предлагает иной подход к управлению сетями, переходя от статических конфигураций к динамическому, автономному контролю. Этот переход подразумевает отказ от ручного вмешательства в пользу самоорганизующихся систем, адаптирующихся к изменяющимся условиям. Ключевым элементом является интеграция возможностей планирования, памяти и логического мышления в AI-агентов, способных разбивать сложные задачи на этапы и предвидеть потребности сети. Агентный подход позволяет значительно повысить эффективность использования ресурсов и улучшить качество обслуживания, особенно в сетях 5G RAN.

Оркестровка Интеллекта: Многоагентное Взаимодействие

Многоагентный шаблон позволяет создать распределенную систему управления сетью, где каждый агент отвечает за конкретную функцию. Это обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость за счет децентрализации контроля. Взаимодействие между агентами обеспечивается стандартизированными интерфейсами, такими как протокол контекста модели (MCP), позволяющий беспрепятственно обмениваться информацией и координировать действия. Эффективная оркестровка также требует взаимодействия с внешними инструментами посредством шаблона использования инструментов, делегируя задачи специализированным сервисам.

Проактивная Оптимизация на Основе Анализа Данных

Агентные системы искусственного интеллекта полагаются на анализ временных рядов для мониторинга производительности сети и выявления потенциальных проблем. Этот подход позволяет проактивно решать проблемы и обеспечивать стабильную работу инфраструктуры. В основе анализа лежат ключевые показатели эффективности (KPI), предоставляющие количественные метрики для оценки состояния сети и эффективности оптимизации. Предложенный агентный подход обладает потенциалом для автономного мониторинга и оптимизации 5G RAN, используя KPI-ориентированный анализ и процесс принятия решений. Применяемый паттерн рефлексии позволяет агентам оценивать собственную производительность, совершенствовать стратегии и непрерывно улучшать сетевые результаты, предвидя даже потребности сетей 6G. Системы подобны садам: каждое решение — это семя, а время — садовник, взращивающий урожай неожиданных последствий.

Исследование автономного управления радиодоступом, предложенное в данной работе, напоминает о неизбежности компромиссов в любой сложной системе. Авторы стремятся к созданию интеллектуальных агентов, способных адаптироваться к динамично меняющимся условиям сети. Однако, как гласит мудрость, «Веб — это не только технологии, но и люди». Тот же принцип применим и к сетям связи нового поколения. Оптимизация работы RAN с использованием моделей больших языков и агентного ИИ – это лишь одна сторона медали. Важно помнить, что любая архитектура, даже самая продуманная, рано или поздно столкнется с непредвиденными ситуациями, требующими гибкости и способности к самообучению. Системы растут, а не строятся, и предвидеть все возможные сценарии невозможно.

Что дальше?

Исследование, представленное в данной работе, лишь приоткрывает завесу над сложностью создания истинно автономных систем управления радиодоступом. Каждый новый «деплой» – это маленький апокалипсис, предсказанный архитектурными решениями, принятыми ранее. Идея о «агентах», управляющих сетью, прекрасна, но она неизбежно сталкивается с проблемой неполноты знаний. Сеть, как живой организм, всегда будет генерировать аномалии, не учтенные в моделях, обученных на исторических данных.

Перспективы кажутся ясны: углубление в методы обучения с подкреплением, адаптация к неполной информации, и, что самое сложное, разработка механизмов самовосстановления после непредсказуемых сбоев. Но стоит помнить, что каждая попытка «построить» систему – это лишь временное облегчение, за которым следует новый виток энтропии.

Вопрос документации, в этой парадигме, кажется наивным. Кто пишет пророчества после их исполнения? Истинная ценность исследований в этой области, возможно, не в создании идеального алгоритма, а в понимании границ применимости искусственного интеллекта в столь сложных и динамичных системах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02532.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-05 12:22