5G и искусственный интеллект: что нужно знать предприятиям

Введение

Современный бизнес стоит на пороге новой технологической эры, где сверхбыстрые сети и интеллектуальные алгоритмы работают в единой связке. Сети пятого поколения (5G) обеспечивают молниеносную передачу данных и минимальные задержки, а искусственный интеллект (ИИ) даёт возможность анализировать, прогнозировать и принимать решения без участия человека. Их слияние открывает принципиально новые возможности для производства, здравоохранения, логистики и других отраслей.

В этой статье мы разберём, как 5G и ИИ дополняют друг друга, какие сценарии использования уже работают на предприятиях, какие выгоды они приносят и с какими проблемами сталкиваются компании на пути внедрения.

Ключевые тезисы

• 5G и искусственный интеллект усиливают друг друга: сеть даёт скорость и низкую задержку, а ИИ — аналитику и автоматизацию.
• Совместное использование технологий позволяет приблизить вычислительные мощности к источникам данных, то есть к периферии.
• Предприятия в производстве, медицине, логистике и «умных» городах уже получают реальные результаты: рост производительности, экономию и новые услуги.
• Внедрение сопряжено с трудностями: высокая стоимость инфраструктуры, нехватка специалистов, вопросы безопасности и совместимости.
• К 2030 году развитие 5G-Advanced и переход к 6G углубят интеграцию ИИ в сети.

Как 5G и искусственный интеллект дополняют друг друга

5G обеспечивает значительно более высокую скорость соединения с гораздо меньшими задержками, а также возможность поддержки гораздо большего количества устройств, что позволяет быстро реагировать на критические ситуации.

Искусственный интеллект даёт возможность интерпретировать большие объёмы данных, выявлять закономерности, делать прогнозы, корректировать параметры и даже автоматизировать реагирование без участия человека.

Вместе эти две технологии позволяют предприятиям приблизить интеллектуальные системы к месту принятия решений. Сочетание всех этих преимуществ обеспечивает взаимодействие и принятие решений в режиме реального времени, возможность выполнять более ресурсоёмкие задачи, связанные с обработкой данных, сокращение задержек при передаче данных, повышение надёжности и зачастую улучшение конфиденциальности.

Хотя большинство экспертов считают периферийные вычисления наиболее динамичным аспектом взаимодействия искусственного интеллекта и 5G, некоторые из них утверждают, что основная активность сейчас происходит на уровне центров обработки данных.

«Именно в центрах обработки данных искусственный интеллект интегрируется с 5G» — говорит Джо Мэдден, основатель и генеральный директор компании Mobile Experts, занимающейся маркетинговыми исследованиями. — «Вы тратите миллиарды долларов, размещаете серверы Nvidia в одном месте и занимаетесь масштабным моделированием. В это вкладывается много средств».

По мере стремительного внедрения искусственного интеллекта в корпоративном секторе будут появляться новые сценарии использования, преимущества и проблемы, связанные с конвергенцией ИИ и 5G.

Эти процессы будут развиваться стремительными темпами и непредсказуемыми способами. «Мы только в начале пути в том, что касается перехода от генеративной ИИ к агентному, от больших языковых моделей к логическому выводу», — сказал Скотт Лоуренс, директор по продуктам Verizon Business. По словам Лоуренса, этот сдвиг приведёт к значительному увеличению объёма распределённых вычислительных мощностей на различных устройствах.

Варианты использования на предприятии

Предприятия в сфере производства, здравоохранения, логистики, телекоммуникаций и других отраслях уже внедряют сочетание сетей 5G, генеративного и агентного искусственного интеллекта, машинного обучения и периферийной инфраструктуры. И эти проекты не просто экспериментальные: многие компании отмечают реальный рост производительности, повышение безопасности, экономию средств и появление новых услуг.

Ниже подробно описаны несколько примеров использования.

Производство

Один из самых ярких примеров — завод Hitachi Astemo в Кентукки, где компании Hitachi, Ericsson и AWS развернули частную беспроводную сеть 5G, а также систему видеоаналитики «от периферии к облаку».

Эта система позволила использовать модели компьютерного зрения, которые выявляют дефекты на более ранних этапах процесса сборки, проверяя десятки компонентов одновременно, а не по одному, что повышает качество продукции, сокращает количество отходов и ускоряет обратную связь на нескольких заводах.

Здравоохранение

В сфере медицины 5G и искусственный интеллект позволяют проводить удалённые групповые консультации с использованием видео высокой чёткости и быстрого обмена медицинскими изображениями. Кроме того, логистические роботы в больницах используются для автономного перемещения лекарств и расходных материалов с помощью подключения к сети 5G, которое позволяет прокладывать маршруты, объезжать препятствия и обеспечивать работу в режиме реального времени.

Логистика и складское хозяйство

Такие компании, как CJ Logistics в Южной Корее, внедрили частные сети 5G на своих складах, чтобы портативные устройства, датчики, автономные транспортные средства и мобильные роботы могли работать без перебоев, в том числе в зонах с отсутствием связи. Благодаря использованию искусственного интеллекта для профилактического обслуживания роботов и оборудования, отслеживания местоположения внутри помещений и точной координации автоматизированных процессов эти склады значительно повысили свою эффективность.

Операторы связи и сетевые операторы

Операторы связи используют искусственный интеллект вместе с 5G-Advanced, который повышает скорость передачи данных, надёжность и энергоэффективность сетей 5G, а также добавляет функции искусственного интеллекта, чтобы сделать сети более программируемыми и адаптивными.

Например, компании предлагают подход «сеть как услуга» или разделение на сегменты на основе соглашений об уровне обслуживания, где искусственный интеллект помогает динамически распределять ресурсы, настраивать маршрутизацию или формирование луча, а также обеспечивать качество для задач, чувствительных к задержкам.

В сеть встроены периферийные вычисления, позволяющие выполнять вычисления с помощью искусственного интеллекта локально, что даёт возможность использовать такие приложения, как дополненная реальность (AR), промышленная автоматизация и видеоаналитика, с минимальной задержкой.

Интегрированное управление дорожным движением и энергопотреблением в «умном» городе

Один из ярких примеров использования 5G и искусственного интеллекта — Инчхон, Южная Корея, где компания Motov внедрила ИИ в устройства на крышах такси, которые используют камеры, микрофоны и датчики качества воздуха для отслеживания состояния окружающей среды и дорожного покрытия. Устройства фильтруют и обезличивают данные, а затем с помощью 5G отправляют их в инфраструктуру периферийных вычислений.

Система может обнаруживать опасные ситуации на дорогах, следить за состоянием дорожного покрытия, обеспечивать безопасность пешеходов и отправлять оповещения, а также помогать городским властям отслеживать риски и параметры окружающей среды в режиме реального времени.

Бесконтактное зондирование

Интеграция 5G и искусственного интеллекта приводит к появлению нового подхода к бесконтактному зондированию, при котором устройства могут одновременно осуществлять связь и мониторинг окружающей среды. Эта концепция известна как интегрированное зондирование и связь. ««Бесконтактное распознавание — вот что важно для 5G», — говорит Рэй Лю, основатель и технический директор Origin AI. — Мы можем отслеживать вашу походку, то, как вы ходите. Мы можем следить за вами, за вашим сном, мы можем защитить ваш дом. Мы можем понять, есть ли там человек».

Преимущества 5G и искусственного интеллекта для бизнеса

Интеграция 5G и искусственного интеллекта позволяет предприятиям трансформировать свою деятельность, сочетая быстрое и надёжное подключение с интеллектуальными технологиями, которые могут анализировать, прогнозировать и действовать.

Благодаря 5G значительно увеличивается пропускная способность, снижается задержка и появляется возможность подключать гораздо больше устройств. Это позволяет предприятиям повысить скорость реагирования, эффективность, безопасность и качество обслуживания клиентов (customer experience, CX) так, как это было невозможно раньше, открывая новые возможности для бизнеса и снижая затраты. К преимуществам для бизнеса также относятся:

Принятие решений в режиме реального времени. 

Благодаря сокращению задержек, ставшему возможным благодаря 5G, системы искусственного интеллекта могут обрабатывать данные с датчиков, видео и телеметрическую информацию локально на периферийных устройствах или серверах и мгновенно реагировать на изменения. Например, они могут останавливать оборудование при обнаружении угрозы безопасности или корректировать движения роботов в зависимости от обратной связи в режиме реального времени.

Масштабирование устройств и данных. 

5G обеспечивает гораздо большую плотность размещения устройств и более высокую пропускную способность, чем старые стандарты беспроводной связи, что позволяет предприятиям развёртывать большие сети датчиков, камер, роботов и IoT-устройств и передавать их данные в аналитические системы на базе искусственного интеллекта, не перегружая сеть.

Автоматизация и повышение операционной эффективности. 

Благодаря высокоскоростным каналам связи и надёжной низкой задержке можно автоматизировать задачи, которые раньше требовали контроля со стороны человека. Модели искусственного интеллекта могут постоянно корректировать распределение ресурсов, прогнозировать необходимость технического обслуживания и выявлять аномалии. 5G позволяет таким системам стабильно работать на обширных территориях.

Улучшение клиентского опыта и новые источники дохода. 

Более быстрое подключение и инновационная аналитика позволяют предоставлять более интерактивные и персонализированные услуги, такие как дополненная реальность и виртуальная реальность, улучшенные клиентские приложения и виртуальные помощники, а также новые бизнес-модели, такие как периферийные сервисы и премиальные уровни обслуживания, ставшие возможными благодаря разделению сети на сегменты.

Снижение затрат и более эффективное использование ресурсов. 

ИИ может оптимизировать саму инфраструктуру 5G, прогнозируя необходимость технического обслуживания, управляя энергопотреблением базовых станций, оптимизируя использование спектра и формирование диаграммы направленности. В сочетании с эффективной связью 5G это снижает как эксплуатационные расходы, так и энергопотребление.

Повышение отказоустойчивости, надёжности и безопасности. 

Благодаря мониторингу и обнаружению неисправностей с помощью искусственного интеллекта, которые позволяют выявлять проблемы на ранней стадии, а также благодаря 5G, обеспечивающему надёжную связь, системы могут поддерживать бесперебойную работу, предотвращать каскадные сбои и повышать уровень безопасности. Для промышленной или критически важной инфраструктуры такие преимущества могут быть весьма существенными. Кроме того, повышается уровень безопасности, когда искусственный интеллект может быстро выявлять угрозы, а 5G обеспечивает стабильное и защищённое соединение.

Проблемы и перспективы развития 5G и искусственного интеллекта

Путь к объединению сетей 5G с системами искусственного интеллекта для достижения описанных выше преимуществ непрост. Создание интеллектуальных систем, работающих в режиме реального времени, сопряжено не только с техническими ограничениями, связанными с аппаратным обеспечением, задержками и пропускной способностью, но и с проблемами в области безопасности, затрат, эксплуатации и управления.

Среди проблем можно выделить следующие:

Затраты на инфраструктуру и развёртывание. 

Создание физической и вычислительной инфраструктуры, необходимой для 5G и искусственного интеллекта, включая малые соты, оптоволоконную магистраль и периферийные вычислительные узлы, требует значительных первоначальных инвестиций. Кроме того, многие компании не имеют опыта развёртывания распределённых периферийных архитектур, что может привести к задержкам, превышению бюджета и неэффективным решениям.

Стабильность задержки и готовность периферийных устройств. 

Несмотря на то, что 5G обещает низкую задержку, на практике развёртывание периферийных вычислительных узлов, локальная обработка данных, оптимизированная маршрутизация и распределение ресурсов должны быть согласованы между собой, чтобы обеспечить стабильно низкую задержку. Преимущества в виде сокращения задержек могут сойти на нет, если данные будут передаваться на большие расстояния или если периферийные узлы будут перегружены. Многим предприятиям не хватает архитектуры, инструментов и операционных процессов, необходимых для полноценного использования периферийных вычислений.

Ограничения, связанные с моделями и ресурсами. 

Для работы на периферийных устройствах модели искусственного интеллекта, особенно большие и сложные, могут нуждаться в обрезке, квантовании или упрощении. Объём памяти, вычислительная мощность, энергопотребление и температурные ограничения периферийного оборудования накладывают практические ограничения, которые часто приводят к компромиссу между точностью и производительностью ИИ и затратами ресурсов на его работу на периферийных устройствах.

Расширение поверхности атаки, снижение уровня безопасности и конфиденциальности. 

Децентрализация обработки данных, увеличение количества конечных точек и распределение вычислительной мощности между множеством периферийных устройств повышают потенциальную уязвимость. Обеспечение конфиденциальности, целостности и защиты данных на разных устройствах, в разных сегментах сети и на различном оборудовании — более сложная задача. Нормативные требования и ограничения, связанные с данными, особенно персональными и конфиденциальными, ещё больше усложняют ситуацию.

Функциональная совместимость, стандарты и фрагментация. 

Поскольку задействовано множество поставщиков, типов оборудования, протоколов и фреймворков, обеспечить их совместную работу — задача нетривиальная. Отсутствие зрелых универсальных стандартов в некоторых областях повышает риск привязки к поставщику или использования несовместимых компонентов.

Навыки, сложность эксплуатации и управление изменениями.

 Организациям часто не хватает специалистов, обладающих комплексными знаниями в области сетей 5G, периферийных вычислений, развёртывания моделей искусственного интеллекта и обеспечения их безопасности. Кроме того, эксплуатация распределённых систем сопряжена с новыми трудностями в области мониторинга, обслуживания, управления версиями и отказоустойчивости. По мере распространения периферийных устройств и датчиков всё более серьёзными проблемами становятся масштабирование количества устройств, управление потоками данных, их согласованностью, задержкой и стоимостью.

Будущее 5G и искусственного интеллекта

В ближайшие годы интеграция 5G и искусственного интеллекта радикально изменит технологический ландшафт. По мере распространения сетей 5G они будут обеспечивать высокоскоростное подключение с малой задержкой, необходимое для поддержки передовых приложений на основе искусственного интеллекта, а также для ускорения развития «умных» городов, беспилотных автомобилей, промышленной автоматизации и других инноваций.

В перспективе развитие 5G до 5G-Advanced и последующий переход на 6G, ожидаемый примерно в 2030 году, ещё больше расширят возможности искусственного интеллекта, повысят его производительность и позволят использовать более сложные ИИ-приложения.

Цель эры 6G — более глубокая интеграция искусственного интеллекта в сеть, что потенциально позволит ускорить принятие решений на основе ИИ и значительно улучшить их качество, а также повысить уровень конфиденциальности.

Часто задаваемые вопросы

Как 5G помогает искусственному интеллекту работать быстрее?

5G обеспечивает высокую скорость передачи данных и низкую задержку, что позволяет системам ИИ получать данные с датчиков и камер практически мгновенно. Это даёт возможность принимать решения в реальном времени, например останавливать оборудование при угрозе безопасности или корректировать движения роботов.

Какие отрасли выигрывают от объединения 5G и ИИ больше всего?

Наибольшую выгоду получают производство, здравоохранение, логистика, телекоммуникации и городская инфраструктура. В производстве это контроль качества и автоматизация, в медицине — удалённые консультации и логистические роботы, в логистике — координация роботов и профилактическое обслуживание, в «умных» городах — управление дорожным движением и экологический мониторинг.

С какими главными проблемами сталкиваются предприятия при внедрении?

Основные трудности — это высокие затраты на инфраструктуру, нехватка специалистов, вопросы безопасности и конфиденциальности данных, а также сложности с совместимостью оборудования от разных поставщиков. Кроме того, не все компании готовы к развёртыванию распределённых периферийных архитектур.

Что изменится с приходом 6G?

Ожидается, что 6G обеспечит ещё более глубокую интеграцию искусственного интеллекта в сеть, что ускорит принятие решений на основе ИИ и повысит их качество. Это также позволит использовать более сложные ИИ-приложения и улучшит конфиденциальность. Коммерческое внедрение 6G ожидается около 2030 года.