神经网络分析流量模式并预测低需求时间，然后暂时关闭某些网络组件而不损害服务质量。 预测性维护 使用传感器，算法可以分析有关网络设备的大量数据，以识别异常情况（例如温度、振动和信号质量）。这使您障并采取行动 - 安排技术人员访问或设备更换。 另一种选择是根据历史数据训练人工智能模型，以便它们根据经验预测哪些组件可能会损坏。
根据这些数据，可以创建维护计划。 IBM 估计，人工智能可以将 白俄罗斯电话数据 停机时间减少约 5-15%，并降低维修成本。 就主题而言。专家将俄罗斯评为最有利于发展人工智能的国家之一 人工智能如何用于监控火灾和寻找罪犯 我将举两个我自己实践中人工智能在移动通信中实施的例子。该解决方案作为欧洲运营商的演示站实施。感谢他们，我们可以节省网络资源并在必要时提供高水平的服务。
示例 1：环境监测。国家公园和保护区通常安装摄像头，帮助及时发现火灾和其他紧急情况。为了节省资源，它们以低带宽模式运行。这意味着它们传输的图像质量很差。当AI检测到烟雾时，它可以自动增加带宽并传输清晰的镜头。这将允许根据完整的信息做出决策。 示例 2：警察通过 DVR 进行监控。在正常情况下，这些摄像机传输的视频流质量一般。然而，当警官制止潜在罪犯时，人工智能系统会自动提高分辨率。
这可以捕获可能有助于执法调查的关键小细节。 从技术上讲，类似的项目可以通过在相机附近放置推理引擎来实现。这是负责根据输入数据输出解决方案的人工智能组件的名称。这将确保最小的延迟。 就国家公园而言，人工智能组件分布在欧洲和北美。推理引擎经过预先训练，可以识别紧急情况。一旦人工智能在视频流中“看到”火灾迹象，就会向欧洲主要数据中心的管理平面发送信号。