Panoramica di 6G AI Data Services

Con la maturità continua della tecnologia AI e il continuo arricchimento degli scenari di applicazione, le applicazioni di AI rappresentate da Deep Learning si sono irradiate da campi Pan C-End come il consumo e Internet a industrie tradizionali come produzione, sicurezza e cure mediche. L'implementazione su larga scala dell'innovazione e dell'applicazione della tecnologia AI ha guidato il vigoroso sviluppo del mercato dei big data intelligente e ha anche iniettato la vitalità del mercato nei servizi di dati. 5G ha aperto la connessione scene di Internet of Things, collegando migliaia di settori alle reti di comunicazione mobile, portando nuovi scenari e dati onnipresenti. Una delle funzioni delle reti 6G è quella di potenziare le capacità di AI per applicazioni e scenari in vari settori basati su onnipresenti big data, creando un mondo "intelligente onnipresente" attraverso una copertura ampia e un adattamento intelligente agli scenari. Pertanto, le reti 6G richiedono la costruzione di capacità di intelligenza artificiale endogena, onnipresente e distribuita [1]. Nella rete 6G, l'intelligenza endogena può utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale internamente per migliorare le prestazioni della rete, migliorare l'esperienza e l'efficienza dell'utente e fornire varie capacità di supporto per l'IA esternamente, rendendo la formazione/inferenza di intelligenza artificiale più efficiente e in tempo reale. Può estrarre e incapsulare l'intelligence di rete, al servizio dei clienti in diversi settori. Ci sarà un'ampia varietà di dati sui modelli di intelligenza artificiale e dati di addestramento nel nuovo sistema 6G, che devono essere in grado di interagire e condividere tra i vari nodi di elementi di rete in diverse architetture di rete. Con la commercializzazione del settore dell'IA, la domanda di prodotti di set di dati più lungimiranti e servizi di dati altamente personalizzati diventerà mainstream.

Le reti di comunicazione mobile, come produttori e consumatori di dati, si stanno trasformando da vettori di dati a piattaforme di dati con controllo affidabile e mining di valore. Le reti di comunicazione esistenti rappresentate dal 5G fungono da "pipeline" per la trasmissione dei dati della sessione di comunicazione, svolgendo solo il ruolo di stabilire percorsi di scambio di informazioni tra dispositivi terminali e reti. Ma quando la percezione e l'integenza endogena diventano le capacità fondamentali delle reti 6G, la potenza e i dati di calcolo distribuiti e onnipresenti diventano nuove capacità di servizio di rete oltre le connessioni di comunicazione. A differenza della trasmissione punto-punto dei dati della sessione di comunicazione, la sfida affrontata dall'elaborazione dei dati intelligenti, percettivi e di rete generati e consumati è la necessità di un metodo distribuito per la raccolta dei dati, la preelaborazione, l'archiviazione e l'analisi. A tal fine, è necessario progettare un'architettura del servizio dati indipendente dal lato tradizionale dell'utente, risolvendo sistematicamente le sfide delle reti di comunicazione mobile 6G nel controllo e nella realizzazione del valore dei dati sul lato non dell'utente.

Il valore e il potenziale dei servizi dati AI 6G
La percezione e intelligenza endogena saranno le due nuove capacità principali delle reti 6G. Il primo genera enormi quantità di dati, mentre il secondo prende decisioni automatiche in base ai dati per migliorare le prestazioni della rete o fornire servizi alle applicazioni di livello superiore. Grazie all'enorme successo della tecnologia dei big data e dell'intelligenza artificiale, la sua applicazione nelle reti wireless sta diventando sempre più matura. Secondo la previsione di Huawei, i dati annuali totali generati a livello globale entro il 2030
La quantità raggiungerà 1YB, con un aumento di 23 volte rispetto al 2020. La realizzazione del valore di una grande quantità di dati richiede l'uso di algoritmi di analisi intelligente e il valore reale dei dati dipende dalla sua liquidità e collaborazione dei dati. Pertanto, la protezione della privacy e la condivisione aperta dei dati sono meccanismi importanti per raggiungere il flusso di dati e riflettere il valore; Il proprietario o il fornitore di dati può realizzare solo la realizzazione del valore fornendo dati ai consumatori di dati sotto forma di un servizio. A differenza della realizzazione generale del valore delle attività, la realizzazione dei dati non è una transazione una tantum e richiede
Per garantire la realizzazione di duplicati realizzazione del valore dei dati sotto la protezione della privacy. Per la rete AI, un modello AI addestrato su una grande quantità di dati di addestramento è la presentazione del valore di una grande quantità di dati dopo l'estrazione dell'algoritmo, ed è anche un'importante proprietà intellettuale che deve essere protetta.