A IA é um ramo da ciência da computação que simula a inteligência humana por meio do processamento de conjuntos muito grandes de dados. Ela está sendo implementada nos setores econômico, social e tecnológico, e o setor de telecomunicações não é exceção.
Ela é desenvolvida por meio da coleta e análise de dados. Usando algoritmos e métodos matemáticos, a IA pode extrair padrões que podem simular a inteligência humana. Quanto mais dados você inserir e quanto mais variados forem, mais informações você terá para gerar soluções mais eficazes.
A IA melhora o desempenho de muitos processos tradicionais, e é por isso que várias empresas a estão implementando para melhorar a qualidade de seus produtos e serviços.
A IA usa uma variedade de técnicas, algumas das quais são descritas resumidamente a seguir:
Aprendizado de máquina (ML)
O ML é um ramo do aprendizado de máquina. Por meio dessa técnica, usando algoritmos e modelos clássicos, os computadores são treinados e "aprendem". Os dados são processados logicamente e são identificados determinados padrões que geram "inteligência". Essa tecnologia utiliza técnicas clássicas, como a regressão linear, por exemplo.
Aprendizagem profunda (DL)
O DL é uma subcategoria do aprendizado de máquina. É um aprofundamento do aprendizado de máquina: ferramentas mais sofisticadas, como redes neurais artificiais, são usadas, levando a melhores resultados.
Usos da IA em telecomunicações
Vamos dar uma olhada em algumas das possíveis aplicações da IA na área de telecomunicações.
Monitoramento e gerenciamento de rede
Os usuários e o tráfego estão crescendo e as redes de telecomunicações se tornaram mais complexas. Portanto, melhorar o gerenciamento e a eficiência da rede tornou-se uma prioridade para todas as operadoras de empresas de telecomunicações.
A IA tem uma tarefa fundamental na análise de problemas na rede e pode gerar melhorias, evitando problemas antes que eles ocorram, de forma automatizada.
Por exemplo, os engenheiros da Orange, na França, criaram um sistema, com base em IA, que prevê com 30 minutos de antecedência um congestionamento na rede de comunicações, prevendo a evolução de vários parâmetros ou indicadores de desempenho. Ele tem uma taxa de sucesso de 80% e permite que eles evitem problemas, economizando o tempo dos gerentes de rede.
"Normalmente, analisamos os indicadores de desempenho individualmente. Com essa solução de inteligência artificial, agora consideramos o impacto de diversas variáveis ao mesmo tempo", diz Sylvain Allio, um dos engenheiros da Orange.
Como diz Sylvain, a IA nos permite ter uma noção melhor da rede do que tínhamos antes. Quando prevemos que haverá um problema na rede, nos concentramos no equipamento que está causando o problema ou no equipamento vizinho. Graças à IA, podemos não apenas prever problemas futuros, mas também identificar os elementos que os causam, o que nos permite antecipar e prevenir esses problemas antes que eles ocorram.
Consumo e eficiência de energia da rede
Além de monitorar ou melhorar o gerenciamento e a estabilidade da rede, outra aplicação da IA em redes de telecomunicações é melhorar a eficiência energética das redes.
Ao obter dados sobre o consumo da rede e a capacidade fornecida aos clientes, usando técnicas de IA, ela pode avaliar a eficiência da rede e tomar medidas, se necessário. Nesse sentido, a Orange também se comprometeu a reduzir suas emissões de pegada de carbono em 30% até 2025, o que planeja alcançar usando IA.
A Ericsson também aplica técnicas de ML para economizar energia. Eles gerenciam o modo de economia de energia dos transmissores de rádio quando se prevê que o tráfego de usuários estará abaixo de um determinado valor. Essa técnica, usando o ML, gerou uma economia de 14% no consumo de energia em cada local, superando o gerenciamento manual.
Detecção de ameaças por IA
Outro problema que está se tornando cada vez mais predominante nas redes de telecomunicações é a segurança cibernética. Atualmente, é muito importante poder detectar ameaças a tempo e, assim, proteger as informações confidenciais dos clientes contra ataques digitais.
Muitas empresas têm conseguido lidar com esses ataques usando métodos baseados em automação, IA e aprendizado de máquina. Isso as ajudou a detectar atividades suspeitas de forma mais eficaz e em tempo real.
A IA pode detectar pessoas internas, endereços IP suspeitos e arquivos mal-intencionados em questão de segundos. O aprendizado contínuo da IA e a quantidade de dados que ela coleta facilitam a identificação de ameaças à segurança e reduzem o tempo de detecção e ataque.
Por exemplo, a Nokia desenvolveu um sistema baseado em software chamado Deepfield Defender. Esse software usa uma fonte de dados atualizada, chamada Deepfield Secure Genome (patenteada pela Nokia), que obtém informações da Internet (endereços IP, tráfego da Internet) e, com técnicas de IA, classifica e divide esses fluxos em diferentes categorias de segurança. Essa fonte de dados sabe sobre ataques anteriores e servidores que são inseguros. Com essas informações e outras que obtém da rede, o Deepfield Defender pode detectar ataques do tipo DDoS mais rapidamente.
Do que se trata esses incidentes? DDoS (Distributed Denial of Service, negação de serviço distribuída) é um ataque direcionado a uma rede, um servidor ou um serviço específico. Ele satura a rede-alvo, inclusive o servidor ou serviço que a compõe, por meio de uma enxurrada de tráfego da Internet proveniente de fontes distribuídas, mas coordenadas pelo invasor. Isso causa uma interrupção significativa do tráfego normal na rede afetada.
Melhoria da experiência do usuário
As operadoras de telecomunicações também podem usar a IA para melhorar a experiência do usuário.
Com base nos dados dos clientes, as operadoras podem aplicar a IA para detectar as preferências dos clientes e oferecer serviços personalizados. Por exemplo, as tendências podem ser identificadas e os padrões de consumo podem ser previstos usando a IA para recomendar um determinado pacote comercial ao usuário ou cliente com base em suas necessidades atuais ou futuras, com diferentes velocidades de conexão ou qualidade de chamada.
IA: um diferencial para o setor?
Como as redes de telecomunicações têm cada vez mais usuários e tráfego, as ferramentas para monitorar, melhorar a eficiência, evitar ataques e reter clientes são fundamentais.
Algoritmos para gerenciamento de rede, para melhorar a eficiência energética ou para tornar as redes mais seguras e fornecer melhores serviços aos clientes são apenas alguns exemplos das muitas aplicações que a IA poderia ter nas redes de telecomunicações, tornando-as mais estáveis, seguras e sustentáveis.
Portanto, a aplicação da IA pode ser fundamental para as operadoras de telecomunicações como uma forma de melhorar a qualidade do serviço e a percepção do cliente, e será um diferencial futuro na escolha de uma operadora ou marca.
