Inteligencia artificial y aprendizaje automático
El catalizador para las redes “sin contacto” del futuro
El potente algoritmo, la inteligencia y la capacidad predictiva de la inteligencia artificial funcionan como el catalizador para las redes “sin contacto” de alto grado de automatización del futuro.
Desde la utilización de la inteligencia artificial para optimizarse a sí misma hasta los gemelos digitales, las soluciones de inteligencia artificial en telecomunicaciones de VIAVI garantizan una experiencia digital segura y sin interrupciones para todos.
La puesta en marcha de la tecnología 5G sobreexige a la infraestructura de los centros de datos de todo el mundo, ya que se ofrecen nuevos servicios, nuevos sectores verticales de la IoT, nuevas aplicaciones de latencia ultrabaja y el perímetro inteligente que los impulsa.
Sortear estos desafíos requiere de una gestión de red integral y sin interrupciones. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ofrecen una vista integral de la red y simplifican los procesos de prueba, aseguramiento y optimización.
El camino hacia las redes “sin contacto”
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático (ML) ya se usa con cada vez más frecuencia para automatizar las tareas de la red, predecir posibles resultados y optimizar servicios.
Inteligencia artificial
La IA asegura que, a medida que la red se hace más grande, esta pueda adaptarse y ampliarse en función de las nuevas necesidades de los consumidores y de los nuevos requisitos empresariales. Con el uso de gemelos digitales en la red, surge la próxima versión de la inteligencia de red de pruebas.
Redes “sin contacto”
Las redes sin contacto (ZTN) son redes autónomas y virtualizadas que pueden analizarse, optimizarse y arreglarse a sí mismas basándose en datos. Les permiten a los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) tener mayor resistencia e impulsar la agilidad, un requisito crítico ya que las redes son cada vez más complejas.
El gemelo digital de la red
Los gemelos digitales juegan un papel crucial en los adelantos de diseño, en la confiabilidad y en el rendimiento de la red. Son una herramienta valiosísima para identificar los problemas de la red antes de que surjan y permiten que se solucionen problemas de forma oportuna de los desafíos operativos después de que se implementa la red y entra en funcionamiento.
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