Тъй като телекомуникационните мрежи стават все по-сложни, интеграцията на Изкуствен интелект (ИИ) и Машинно обучение (МО) в Мрежови дигитални близнаци (NDT) променя начина, по който операторите проектират, управляват и оптимизират своите системи. Цифровите близнаци вече служат като виртуални копия на мрежови среди, но когато бъдат подобрени с интелигентна автоматизация, те се превръщат в мощни инструменти, способни на оптимизация в реално време, прогнозна поддръжка и адаптивно разпределение на ресурсите.
Едно от ключовите предимства на комбиниране на изкуствен интелект с дигитални близнаци се крие в предсказуемото разбиране. Традиционните близнаци представят текущото състояние на мрежата, но моделите с изкуствен интелект и машинно обучение могат да идентифицират модели и да прогнозират потенциални проблеми, преди те да нарушат работата. Фините телеметрични промени в области като натоварване на трафика или смущения могат да бъдат открити рано, което позволява проактивни корекции, а не реактивни решения. Този преход от наблюдение към прогнозиране значително подобрява устойчивостта на мрежата.
Генеративният изкуствен интелект също започва да играе роля, като симулира сценарии, които може никога да не са се случили в реалния живот, но са жизненоважни за оценката на риска. Тези инструменти позволяват на инженерите да тестват мрежите при екстремни условия, като например неочаквани пикове в търсенето или повреди на оборудването, предоставяйки ценна информация за планиране на устойчивостта. По подобен начин, обучението с подсилване и федеративното обучение се прилагат, за да се направи мрежата самооптимизираща се. С тези подходи, цифровите близнаци могат автономно да настройват фино параметри като разпределение на честотната лента или стратегии за кеширане, адаптирайки се към променящите се условия, като същевременно защитават чувствителни данни.
С поглед към бъдещето, изследователите вече разработват архитектури на цифрови близнаци, базирани на изкуствен интелект, за бъдещи 6G системи. В тези модели изкуственият интелект не е просто наслоен върху близнака, а е вграден в самата му основа. Това обещава по-интелигентно вземане на решения, по-голяма мащабируемост и ниво на автоматизация, което далеч надхвърля настоящите практики. Такива подобрения ще позволят на операторите да проектират мрежи, които са не само по-ефективни, но и по-адаптивни към непредвидени предизвикателства.
Точността и доверието остават от основно значение за ефективността на този подход. Цифровият близнак е толкова надежден, колкото са надеждните данните, които отразява, а непрекъснатото актуализиране на модела гарантира, че генерираните от изкуствен интелект препоръки отразяват действителното състояние на мрежата. Когато инженерите могат да разчитат на „единствен източник на истина“, вземането на решения става по-бързо, по-прецизно и по-ефективно.
Индустрията вече се движи в тази посока. Според Капджемини, по-голямата част от световните телекомуникационни доставчици вече считат генеративния изкуствен интелект за от съществено значение за опростяване и мащабиране на внедряването на цифрови близнаци. В същото време компании като Ериксон и Сиена демонстрират как дигиталните близнаци, подобрени с изкуствен интелект, могат да ускорят внедряването на мрежата, да подобрят енергийната ефективност и да намалят оперативните рискове.
В крайна сметка, конвергенцията на изкуствения интелект, машинното обучение и дигиталните близнаци сигнализира за нова ера в управлението на мрежите. Вече не се ограничават само до инструменти за пасивна визуализация, безразборните тестове се превръщат в интелигентни системи, които могат да се учат, адаптират и оптимизират в реално време. За операторите това означава по-бързо внедряване, намалени разходи, повишена безопасност и измеримо намаляване на въглеродните емисии. За индустрията като цяло това представлява критична стъпка към по-интелигентни, по-екологични и по-устойчиви мрежи.
