Kırk yılı aşkın gelişme, internetin günlük tüketim üzerinde önemli bir etkiye sahip olmasına yol açtı. İnternet uygulamaları artık üretim ve enerji gibi reel ekonomi sektörleriyle derinden bütünleşerek tüketimden üretim alanına doğru genişliyor. Bu, gerçek zamanlılık, güvenlik ve güvenilirlik, hizmet seviyesi sınıflandırması, büyük veri işleme ve ağ iletişiminin kaynak planlaması konusunda daha yüksek gereksinimler doğuruyor. Bu bağlamda, ağların sürdürülebilir gelişimi giderek küresel ilgi odağı haline geldi. Endüstride dijitalleşmeyi ve akıllılaştırmayı izleyen temel dönüşüm, yeni temel teoriler ve teknik yöntemler üzerinde çok düzeyli ve çok boyutlu araştırmaları gerektirir. Bunlar, mevcut internet kusurlarından arındırılmış yeni bir ağ mimarisi tasarlamayı, gelecekteki ağ uygulaması inovasyonlarına uygun temel teknolojileri keşfetmeyi, gelecekteki ağlar için çekirdek cihazlar ve sistemler geliştirmeyi ve büyük ölçekli ağ doğrulaması gerçekleştirmeyi içerir.
Şu anda, Çin'in içinde ve dışında gelecekteki ağ mimarisi ve temel teknolojiler üzerine araştırmalar yürütülüyor ve Yazılım Tanımlı Ağ Oluşturma (SDN) dünya çapında ilgi gördü. Merkezi kontrol mekanizması sayesinde SDN, ağ hizmeti sağlayıcılarının Sermaye Harcamalarını (CAPEX) ve İşletim Harcamalarını (OPEX) etkin bir şekilde azaltırken, mevcut ağların kontrol edilebilirliğini, yönetilebilirliğini ve esnekliğini büyük ölçüde iyileştirebilir. Ek olarak SDN, veri düzleminde gerçek zamanlı olarak geniş miktarda ağ verisi toplama yeteneğine sahiptir.
Bununla birlikte, Nesnelerin İnterneti (IoT) gibi yeni uygulama senaryoları, insan eliylederlenen merkezi kontrol programlarını (SDN gibi) gelecekteki ağ karmaşıklığı ve beklenmeyen ağ olaylarıyla etkin bir şekilde başa çıkamaz hale getirecektir.
Ağ telemetrisi gibi mekanizmalar tarafından toplanan büyük veriler, büyük veri analitiği ve yapay zeka (AI) teknolojileri ile gerçek zamanlı olarak analiz edilebilir. Bu şekilde, AI özelliklerine sahip bilgisayarlar ağ hatalarının ve güvenlik risklerinin yüzde 90'ını tespit edebilir ve bunları düzeltmek için çözümler önerebilir. Sonuç olarak, uzmanlar yalnızca makinelerin çözemediği sorunların kalan yüzde 10'una odaklanabildiler. Makineler ayrıca, sürekli yinelenen yapay zeka eğitimi yoluyla karmaşık ağ sorunlarının üstesinden gelmek için giderek daha güçlü yetenekler elde edebilir. Yol planlama ve trafik çizelgeleme açısından, geleceğin ağlarının, uygulamaların yüksek aktarım hızı ve düşük gecikme süresi gereksinimlerini karşılaması gerekir. Geleneksel yol planlama algoritmaları kullanılıyorsa, bağlantı yüklerinin dinamik durumuna dayalı olarak gerçek zamanlı olarak optimal bir trafik çizelgeleme çözümü sağlamak çok zordur. Bununla birlikte, yapay zeka teknolojilerinin, biriken muazzam miktarda geçmiş trafik verisini kullanarak, bağlantı trafiğinin proaktif tahminini ve etkin bir şekilde planlanmasını mümkün kılması beklenir. Yapay zekanın ağ yönetimini, hata algılamayı, ağ güvenliğini, yol planlamayı, trafik planlamayı ve diğer birçok işlemi iyileştirme potansiyeli vardır. ‘Ağ beyninin’ zekası, ağ ölçeğinin ve karmaşıklığındaki sürekli artışı ele almak için önemli bir kolaylaştırıcı haline geliyor.
Yapay zeka gibi yeni kavramların gelecekteki ağlara tanıtılması teknik zorluklar getiriyor. Özellikle bahsetmeye değer bir konu, yapay zeka karar vermesinin güvenilirliğinin nasıl artırılacağıdır. Ağlarda yol planlaması ve trafik planlaması, ses tanıma gibi tüketici odaklı hizmetlerden büyük ölçüde farklıdır. AI tarafından eğitilmiş derin öğrenme modeli, konuşma tanıma sırasında belirli hatalara izin verebilir, ancak ağlarda genellikle hatalara izin verilmez. Yol planlama hataları, büyük ölçekli ağ arızalarına yol açarak büyük kayıplara neden olabilir.
Bu, AI teknolojilerinin gelecekteki ağlara tanıtılmasının aşamalı olarak gerçekleştirilmesi gerektiği anlamına gelir. İlk atılım, büyük veri analitiğine dayalı ağ hatası tespiti ve ağ güvenliği teşhisini uygulamak için AI teknolojilerini kullanmak olmalıdır. Bu aşamada AI, basit ağ sorunlarını bağımsız olarak çözecek ve yalnızca daha karmaşık konularda insan uzmanlara yardımcı olacaktır. AI yavaş yavaş olgunlaştıkça ve ağ beyni daha güvenilir hale geldikçe, ağ yollarının proaktif planlaması beyin tarafından gerçekleştirilecek ve bu da geleneksel ağ algoritmaları kullanılarak elde edilenden daha yüksek dinamik ağların optimizasyon verimliliğini sağlayacak.
Yapay zeka teknolojilerinin olgunlaştıkça ağ endüstrisinde devrim yaratacağına ve Çin'e kendi kendine yeterli, kontrol edilebilir ve güvenli yeni ağlar inşa etmesi için benzeri görülmemiş bir fırsat sağlayacağına inanıyoruz.
