これがミッションの重要な部分であり、ネットワークの設計とアーキテクチャについて考えています。 それは本当に次の3年間でさえありません。 今後20年、50年を考えています。 ネットワークへの投資には長い時間がかかります。経済性を念頭に置いて投資を行うだけでなく、最も信頼性の高いネットワークサービスを確保したいと考えています。
月桂樹：以前の回答で、人工知能と機械学習について言及されました。 AT＆TがAIとMLを使用している、または人工知能の導入を検討しているいくつかの方法は何ですか？
ラージ：すばらしい質問であり、非常にタイムリーな質問でもあります。 私たちは企業として、長年にわたってAIに取り組んでいる研究者を抱えています。 より多くの計算能力とより細かい粒度のデータの出現により、この機会は、過去5年間で本当に開かれました。 AT＆Tでは非常に重要な役割を果たしています。 繰り返しになりますが、私たちはAIにどのように注入するかについて、進化的な方法でAIにアプローチしてきました。
まず、AIをエンジンと考え、燃料はデータです。 それは、私たちがどのようにデータを収集し、そこから学びたいかから始まります。 そこで、多くの機械学習機能が登場します。私たちは過去数年間、多くのビッグデータ管理機能に投資しており、それらがAIエンジンに十分にさらされるようにしています。 特に私たちのチーフデータオフィサーは、データとAIの両方の機能のために民主化されたエコシステムを確立するために非常に懸命に取り組んできました。 特に5Gの場合、データ量が増えるにつれて複雑になる階段関数があり、粒子の可視性がより細かくなり、決定を適用するためのよりインテリジェントな制御が可能になります。 ですから、私たちはその進化的な方法でそれらのステップを踏んでいます。
内部的には、計画、機能、設計決定のためのAIの使用方法など、多くのユースケースがありますが、さまざまなシナリオで顧客やネットワークをリアルタイムで支援して、効率と顧客体験を向上させることもできます。 、セキュリティの脅威、脅威の分析、およびフィードバックループを使用してネットワークを絶えず最適化する方法を検出します。 したがって、ライフサイクル全体にわたる多くのユースケース。
月桂樹：私はセキュリティに焦点を当てていると言っていますが、これは最近のほとんどの幹部にとって最重要事項です。 しかし、セキュリティだけでなく、AIと自動化も、5G機能にとって非常に重要な役割を果たしています。 5Gの機能を利用して、現在、他にどのような方法が登場していますか？
ラージ：繰り返しになりますが、これは非常にタイムリーで非常にアクティブな作業領域です。 私たちがどのように構成されているかについて、いくつかのコンテキストを説明しましょう。 5Gについて考えるとき、私たちはそれを0日目、1日目、2日目と考えます。 ゼロ日は計画活動と予測です。 AIと機械学習が、予測を通じて役立つ自然な方法をいくつか見ることができます。 実際にネットワークを構築および設計する初日があります。 あなたは最大の効率をしたいです。 繰り返しになりますが、フィードバックループと強化学習は、ディープラーニングテクノロジーを使用して地図と地理空間データを分析し、光ファイバーを埋めたい場所と小さなセルを配置したい場所を決定するのに役立ちます。マクロセル。 そのため、AI、ディープラーニング、ニューラルネットワークに大きく依存している建築工学がたくさんあります。
次に、ライフサイクルがあります。これを2日目と呼びます。 その中には、機器のエネルギーフットプリントを最適化しようとしているエネルギー節約などの機会があります。 繰り返しになりますが、企業の優先事項であると同時に、二酸化炭素排出量に関する社会の優先事項でもあります。 私たちは、経済学だけでなく、地球を助けるための素晴らしい機会を見ています。
