Der Stand der KI- und LLM-Nutzung in der Telekommunikation

Einführung

Bei der Bewertung der Branchen, die KI-Modelle bisher am intensivsten eingeführt haben, berücksichtigt man häufig die Eignung für technologische Innovationen sowie die Notwendigkeit, dass der Sektor selbst im Rahmen kontinuierlicher betrieblicher Fortschritte konkurrieren muss.

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Auffallend Telekommunikation ist eine dieser Branchen, die sich intensiv mit beiden befasst.

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Stimmung in den Bereichen Telekommunikation und KI

Insgesamt nimmt die Einführung von KI-Modellen in der Telekommunikation zu. Microsoft spiegelt dies vollständig in einer Artikel Überprüfung der KI in der Telekommunikationsindustrie und Feststellung, dass der globale KI-Markt im Telekommunikationsmarkt bis 2031 38,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Vor allem in einem Studie 2023Nvidia stellte fest, dass unter den 400 Befragten aus der Telekommunikationsbranche 95% bestätigten, dass sie sich mit KI beschäftigen. <6mo., Using AI >Tatsächlich gaben über 64% der Teilnehmer an, sich in einer Testphase oder höher zu befinden (Implementierung, Einsatz von AI6mo.). In Wahrheit ist es kaum überraschend, dass die Telekommunikation aufgrund der Vielzahl von Vorteilen für den Sektor ein starker Endnutzer von KI im betrieblichen Einsatz ist. Diese Vorteile werden veranschaulicht durch Forbes, wo Vodafone virtuelle Assistenten implementierte, die zu einer Verbesserung der Kundenzufriedenheit um 68% führten. In ähnlicher Weise führte der virtuelle Assistent von Nokia, der mit der Identifizierung von Netzwerkproblemen und deren Lösungen beauftragt war, zu einer Verbesserung der Lösungsraten um 20 bis 40%

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In einer Studie von Bariah et al. (Juni 2023) Dieser Schwerpunkt konzentriert sich auf die Zunahme und das Potenzial generativer KI in der Telekommunikation — insbesondere in LLM-Modellen. Insbesondere die Einführung und Entwicklung logischer Lernmodelle (LLMs) in den letzten Monaten hat neue, spezialisierte Methoden zur Herangehensweise an technologische Innovationen hervorgebracht, während sich die Branche auf den KI-gestützten Weg hin zu 6G-Integrationen vorbereitet.

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Da die Begeisterung für die Implementierung von KI die Telekommunikation in ihrem Kern beflügelt, werden wir uns eingehender mit den Feinheiten befassen, die diese Dynamik antreiben.

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Die häufigsten KI-Anwendungsfälle in der Telekommunikation: der Aufstieg von LLMs

Gegenwärtig dient KI in der Telekommunikation einer Reihe von Zwecken mit spürbaren Auswirkungen. Dazu gehören die folgenden:

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- Erkennung von unberechtigtem Netzwerkzugriff: Überwachung der Netzwerkaktivität und Identifizierung ungewöhnlicher Muster, die auftreten können, mithilfe von maschinellem Lernen (ML), um die Einschränkungen des üblichen regelbasierten Systems zu umgehen

- Prädiktive Wartung: Vorausschauende KI, die funktioniert, indem sie die tatsächlich gemessene Nutzung, die Betriebsbedingungen und das Feedback der Geräte von Telekommunikationsmaschinen analysiert. Prognostiziert, wann Reparaturen erforderlich sind, wodurch Ausfallzeiten reduziert und die damit verbundenen Kosten reduziert werden

- Erkennung von SIM-Swapping: Verhinderung von SIM-Swapping-Betrug durch Analyse von Mustern bei der Verwendung von SIM-Karten, z. B. plötzliche Änderungen des Standorts, des Gerätetyps und des Anrufverhaltens

- Verhinderung von Rechnungsbetrug: Rechnungsbetrug, auch bekannt als International Revenue Sharing Fraud (IRSF), stellt eine der größten Sicherheitsherausforderungen für Telekommunikationsunternehmen dar. Zur Vorbeugung kann auch die Analyse ungewöhnlicher Anruf- und Abrechnungsdaten gehören

- Personalisiertes Marketing: KI kann individuelle Kundendaten analysieren, um Cross-Selling-Pakete für die jeweiligen Kunden auf der Grundlage von Nutzungsmustern und Präferenzen zu erstellen

- Automatisierte Entscheidungsfindung: Durch den Einsatz von Deep-Learning-Modellen können Entscheidungen in Bezug auf Netzwerkrouting, dynamische Preisgestaltung und andere Betriebsvariablen automatisiert werden

- Assistive Bots: Wie bei Vodafone helfen solche digitalen Assistenten Telekommunikationsunternehmen dabei, Kundenbeschwerden zu rationalisieren und zu bearbeiten. Sie standardisieren das Benutzererlebnis und bieten Kunden sofortige Unterstützung oder Beratung

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Auf der Grundlage ihrer Implementierung unterstützt KI Telekommunikationsunternehmen dabei, ihre anhaltenden Probleme zu lösen. Nvidia gibt an, dass die Telekommunikation bei der Implementierung von KI die folgenden Hauptziele verfolgt:

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- Betriebsabläufe optimieren (60%)

- Kosten senken (44%)

- Verbessern Sie die Kundenbindung (35%)

- Erfüllen Sie die Umsatzziele (31%)

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Um dies in Bezug auf das Betrugsrisiko zu verkörpern, auf das 2021 ein kumulativer Umsatzverlust von schätzungsweise 40 Milliarden US-Dollar (2,22% des Gesamtumsatzes) zurückzuführen ist, sind Algorithmen zur Erkennung abnormaler Verhaltensweisen zu einer zunehmend sachdienliche Anwendung.

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Aussichten von LLMs in der Branche

Nach Ansicht von Bariah et al. sollen LLMs „eine neue Ära autonomer drahtloser Netzwerke einläuten, in der ein multimodales großes Modell, das auf verschiedenen Telekommunikationsdaten trainiert wird, fein abgestimmt werden kann, um mehrere nachgelagerte Aufgaben auszuführen, sodass für jede Aufgabe keine speziellen KI-Modelle erforderlich sind“. Dabei geht es um das Konzept des „selbstorganisierenden Netzwerks“, bei dem sich KI sowohl selbst aufbauen als auch weiterentwickeln kann, was die Fähigkeit angeht, ihre Funktionen und Parameter an die Netzwerkbedingungen und Benutzeranforderungen anzupassen und zu optimieren.

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In dem Artikel wird dieser Begriff weiter vertieft und die Fähigkeit von LLMs in Verbindung gebracht, eine riesige Menge an unbeschrifteten, multimodalen Daten zu trainieren, statistische Muster zu erfassen und Host-Generationsfunktionen zu nutzen, um es drahtlosen Netzwerken bald zu ermöglichen, Vorhersagbarkeitsfunktionen und Frequenzmanagement auch für unsichtbare Netzwerkszenarien bereitzustellen.

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Während die meisten aktuellen KI-Lösungen in drahtlosen Netzwerken auf die Lösung spezieller Probleme zugeschnitten sind, zielt die Hinzufügung von LLMs darauf ab, diese unvorhergesehenen Aufgaben zu lösen. Die beiden Hauptsäulen von LLM für WLAN und Drahtlos für LLM so entstehen. Wie von Bariah et al. :

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- LLM für WLAN ermöglicht mehrere Aufgaben in der drahtlosen Kommunikation und Sensorik, bei denen multimodale LLMs Funksignale mit Bild, Punktwolke oder Ton verknüpfen könnten, was die Rekonstruktion der Umgebung, die Positionierung und die Schätzung der menschlichen Körperhaltung verbessert;

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- Drahtlos für LLM dreht sich um zukünftige Netzwerkgeräte, die für LLMs ausgestattet sind. 6G-Netzwerke übertragen drahtlose Netzwerke von daten- und modellbasierten zu wissens- und argumentativen Netzwerken. Dadurch können LLMs auf dem Gerät miteinander interagieren, um komplexe Aufgaben zu erledigen und gleichzeitig Ressourcen und Energie zu minimieren

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Vorwärts: Validierung und Risikomanagement

Die Komplexität und der gelegentlich unvorhersehbare Charakter von LLMs können zahlreichen Risiken weichen. Aufgrund ihres unstrukturierten Charakters ist eine kontinuierliche Validierung des Modells und seiner Anwendung von Daten unerlässlich, um sicherzustellen, dass technische, ethische und regulatorische Risiken den Unternehmensführungsstandards entsprechen.

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Daher muss eine neue Methode der Validierung und Prüfung eingeführt werden, um diesen wachsenden Bedenken in der gesamten Branche gerecht zu werden.

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Wir bei Calvin freuen uns darauf, das Potenzial von KI in diesem technischen Bereich auszuloten und die Bedenken des Risikomanagements durch unser modularisiertes Bewertungsspektrum inmitten der dynamischen KI-Portfolios von Unternehmen zu optimieren und auszuräumen. Mit unserem quantitativen, ganzheitlichen Ansatz ist es unser Ziel, Ihr Unternehmen zu KI-Exzellenz zu führen und die Sicherheit sowohl auf der internen als auch auf der externen Ebene zu gewährleisten.

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