تعاونت شركة إنفيديا (Nvidia) مع شركات اتصالات عالمية لتطوير عملاء الذكاء الاصطناعي بهدف تحويل إدارة الشبكات من الأتمتة التقليدية إلى التشغيل الذاتي الكامل.
ويضم هذا التعاون شركتي سوفت بنك (SoftBank Corp) وإن تي تي داتا (NTT Data). وتخطط هذه الشركات لاستعراض حزمة من البيانات والنماذج وأدوات المحاكاة في مؤتمر DTW Ignite 2026.
وفي الوقت الحالي، تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي عوائد جيدة في إدارة الشبكات. ومع ذلك، فإن تأثيرها لا يزال محدوداً ببعض المهام المحددة مسبقاً. ونتيجة لذلك، ترى Nvidia أن الأتمتة الحالية يجب أن تكون منطلقاً للوصول إلى التشغيل الذاتي الكامل.
التحول نحو الشبكات ذاتية التشغيل
وبناءً على ذلك، ستقوم الأنظمة المستقلة بمراقبة المشكلات بشكل استباقي في المستقبل. وفي الوقت نفسه، ستعمل على تنسيق التغييرات عبر الشبكة وأنظمة تكنولوجيا المعلومات والأعمال. ويضمن هذا الأسلوب بقاء المشغلين البشر في موقع التحكم في السياسات العامة للشبكة.
وتعمل شركات متعددة حالياً على تطوير حلول تعتمد على هذا الإطار. وعلى وجه الخصوص، تقوم شركة أدابت كي (AdaptKey) باختبار عملاء شبكات الجيل الخامس ذاتية الإصلاح. بالإضافة إلى ذلك، تقدم شركة سيرفيس ناو (ServiceNow) أدوات الاستجابة للحوادث إلى مراكز عمليات الاتصالات.
معالجة تحديات خصوصية البيانات
وتواجه شركات الاتصالات عقبات كبيرة تتعلق بالبيانات اللازمة لتدريب النماذج. وبشكل أدق، تشير الإحصاءات إلى أن 54% من مشغلي الاتصالات يرون أن مشكلات البيانات هي العائق الأكبر أمامهم. ويعود ذلك إلى أن بيانات الشبكة والعملاء الأكثر قيمة تعد حساسة للغاية للاستخدام المباشر.
ولمعالجة هذه المشكلة، تستخدم SoftBank Corp أدوات NeMo Safe Synthesizer وNeMo Anonymizer من Nvidia. وتساعد هذه الأدوات في إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية تحافظ على الخصوصية وتحاكي أداء الشبكة الحقيقي. وبالتالي، يمكن للشركة تحسين نموذج الاتصالات الكبير الخاص بها دون انتهاك خصوصية المستخدمين.
تشغيل عملاء الذكاء الاصطناعي في بيئات آمنة
ويتطلب تشغيل عملاء الذكاء الاصطناعي توفير بيئات عمل آمنة تمنع الإجراءات غير المصرح بها. ولهذا الغرض، صممت Nvidia مخططات NemoClaw وبيئة التشغيل الآمنة OpenShell. وتوفر هذه الأدوات حواجز حماية قائمة على السياسات لضمان عمل الأنظمة بشكل آمن وقابل للتدقيق.
وفي المقابل، تستخدم NTT Data نماذج Nemotron المفتوحة من Nvidia لتتبع اتجاهات أداء الشبكة على المدى الطويل. وعلاوة على ذلك، يقوم النظام بتصعيد الحالات غير الطبيعية إلى عملاء أبحاث متخصصين لإجراء تحليل أعمق للبيانات.
محاكاة ظروف الشبكة المستقبلية
وتمثل المحاكاة الركيزة الثالثة في هذا التعاون التقني المشترك. وتتيح هذه التقنية لـ عملاء الذكاء الاصطناعي اختبار التوصيات في بيئات رقمية قبل تطبيقها على الشبكات الفعلية. ونتيجة لذلك، يمكن للمشغلين تجنب انقطاع الخدمات أثناء عمليات التحديث.
وفي هذا السياق، ذكرت شركة البرمجيات فورسك (Forsk) أن نموذج انتشار الراديو المسرع بواسطة معالجات الرسوميات يحقق دقة عالية وسرعة تفوق الأنظمة التقليدية بمقدار 200 مرة. وبالمثل، تبني شركة كيه دي دي آي (KDDI) توأماً رقمياً لشبكات الجيل السادس بالتعاون مع سامسونج (Samsung).