«В будущем мы увидим еще более глубокую интеграцию ИИ в управление сетями»
Андрей Жук, эксперт в области телекоммуникаций и высоких технологий, рассказал о возможностях применения цифровых двойников и ИИ операторами связи
Глава Минцифры заявил, что операторов связи планируют обязать использовать искусственный интеллект (ИИ) для выявления попыток внешнего воздействия на абонентов, а также подчеркнул, что министерство разрабатывает показатели для внедрения ИИ в государственных компаниях и ожидает расширения использования цифровых двойников. Мы поговорили с экспертом о роли цифровых двойников и ИИ в трансформации телекоммуникационной отрасль и как это отразится на потребителях
— Андрей, мировая телекоммуникационная отрасль сталкивается с замедлением роста, а в России это усугубляется санкциями. Как ИИ может способствовать ее развитию и вдохнуть новую жизнь в сектор?
— Искусственный интеллект уже играет ключевую роль в трансформации телекоммуникаций, и его влияние продолжает расти. Во-первых, ИИ значительно ускоряет автоматизацию сетей. Например, с помощью алгоритмов машинного обучения операторы могут анализировать состояние базовых станций в реальном времени, предсказывать возможные сбои и автоматически перенаправлять трафик, увеличивая качество связи для пользователей. Во-вторых, ИИ активно используется для персонализации клиентского опыта. Виртуальные ассистенты и чат-боты, помогают отвечать на запросы клиентов быстрее, а также более точно выявляют потребности и паттерны поведения пользователей, что позволяет операторам предлагать индивидуальные тарифы, улучшая лояльность и снижая отток клиентов. Наконец, ИИ повышает эффективность управления инфраструктурой, в том числе за счет предиктивной аналитики и превентивных ремонтов снижает затраты на обслуживание, что особенно важно в рамках усложнившегося импорта телеком оборудования.
— Цифровые двойники становятся популярной технологией. Как они применяются в телекоммуникациях?
— Цифровой двойник — это виртуальная копия физического объекта, процесса, системы или ее компонентов, которая полностью синхронизирована с реальным прототипом. Например, благодаря созданию цифрового двойника судна для моделирования его поведения в океане, команда Emirates Team New Zealand протестировала в десятки раз больше вариантов дизайна, что позволило разработать максимально эффективное решение и победить на 36-й Кубке Америки по яхтингу.
Развитие цифровых двойников в сочетании с применением искусственного интеллекта приведёт к масштабной трансформации телекоммуникационного бизнеса. Например, операторы могут использовать цифровые двойники для симуляции сценариев: от прогнозирования влияния качества связи на отток пользователей до оценки, как размещение новых точек продаж повлияет на средний чек у абонентов. Другой важный аспект — оптимизация сети радиодоступа и управление ее эффективностью. В одном из проектов я работал над созданием цифрового двойника для оптимизации радиосети оператора связи. Возможность автоматического контроля за состоянием каждой базовой станции, которое стало возможным благодаря ЦД, позволило снизить энергопотребление на ~20%. Такие решения особенно важны в эпоху, когда трафик растет экспоненциально, а электроэнергия дорожает.
— Какие вызовы возникают при внедрении ИИ и цифровых двойников в телекоммуникации?
— Основной вызов — это качество данных. Сети генерируют огромные объемы информации, но ее обработка требует значительных ресурсов и мощной инфраструктуры. Неполные или искаженные данные могут привести к неправильным прогнозам и решениям.
Второй вызов — интеграция технологий. Цифровые двойники требуют синхронизации с множеством различных систем: от IoT-устройств до облачных платформ. Здесь важно обеспечить совместимость всех компонентов, чтобы цифровой двойник корректно отражал реальное состояние сети.
Этические аспекты также не стоит упускать из виду. Например, при сборе данных для создания цифровых двойников нужно учитывать защиту конфиденциальной информации пользователей.
— Какие практические примеры использования цифровых двойников вы можете привести?
— Один из ярких примеров — оптимизация радиосети. Мы разработали цифровой двойник для анализа и улучшения распределения частот и размещения антенн. Это помогло увеличить пропускную способность сети на 15% и сократить затраты на обслуживание.
Другой пример связан с предиктивным обслуживанием. Используя цифровой двойник, оператор смог прогнозировать поломки оборудования за несколько недель до их возникновения. Это снизило время простоя сети и улучшило качество связи для конечных пользователей.
Также цифровые двойники используются для анализа пользовательского поведения. Например, моделирование позволяет понять, как изменится нагрузка на сеть в случае запуска нового продукта или изменения тарифных планов. Это помогает операторам готовиться к пиковым нагрузкам и предотвращать перебои.
— Как искусственный интеллект влияет на стратегическое управление в телекоммуникациях?
— ИИ позволяет принимать более точные и обоснованные решения на всех уровнях управления. Приведу пример из моей практики: с помощью алгоритмов машинного обучения можно оценивать потенциал новых точек продаж у операторов и ритейлеров, анализируя плотность населения, конкуренцию, новое строительство и трафик. За счет таких инструментов я помог нескольким ведущим операторам увеличивать доходы от новых локаций на 15–20%. Впоследствии этот подход переняли как минимум 2 банка из ТОП-10 для оптимизации своих сетей отделений.
Еще одна важная область — управление спектром частот. ИИ анализирует использование частот в реальном времени и предлагает оптимальные сценарии их перераспределения. Это особенно актуально в условиях роста потребности в пропускной способности сети и сокращении времени отклика.
— Какие перспективы у ИИ и цифровых двойников в телекоммуникациях в ближайшие годы?
— В будущем мы увидим еще более глубокую интеграцию ИИ в управление сетями. Например, развитие автономных сетей, где ИИ будет самостоятельно принимать решения о перераспределении трафика и обновлении конфигураций в реальном времени.
Цифровые двойники станут стандартом для всех операторов. Они помогут не только оптимизировать инфраструктуру, но и ускорить внедрение новых технологий, таких как 5G и, в перспективе, 6G. Например, двойники будут моделировать сценарии развертывания сети, учитывая географические особенности, трафик и затраты.