Обзор служб данных 6G AI

Благодаря непрерывной зрелости технологии ИИ и непрерывного обогащения сценариев применения, приложения ИИ, представленные глубоким обучением, исходили от областей Pan C-END, таких как потребление и Интернет, в традиционные отрасли, такие как производство, безопасность и медицинская помощь. Крупномасштабная реализация технологических инноваций и применения искусственного интеллекта привела к активному развитию интеллектуального рынка крупных данных, а также внедрила жизнеспособность рынка в услуги данных. 5G открыл подключение к сцене Интернета вещей, подключив тысячи отраслей с сети мобильных коммуникаций, обеспечивая новые сценарии и повсеместные данные. Одной из функций сети 6G является расширение возможностей ИИ -возможностей для приложений и сценариев в различных областях, основанных на повсеместных больших данных, создавая «интеллектуальное повсеместное повсеместное» мир посредством обширного охвата и интеллектуальной адаптации к сценариям. Следовательно, сети 6G требуют построения эндогенных, вездесущих и распределенных возможностей ИИ [1]. В сети 6G эндогенный интеллект может внутри использования алгоритмов ИИ для повышения производительности сети, повышения опыта и эффективности пользователей, а также предоставлять различные возможности поддержки для ИИ внешне, что делает обучение/вывод искусственного интеллекта более эффективным и в режиме реального времени. Он может извлекать и инкапсулировать сетевой интеллект, обслуживая клиентов в разных отраслях. В новой системе 6G, которые должны иметь возможность взаимодействовать и обмениваться данными модели ИИ и обучающих данных, которые должны иметь возможность взаимодействовать и делиться между различными узлами сетевых элементов в различных сетевых архитектурах. Благодаря коммерциализации отрасли ИИ, спрос на более прогнозные продукты набора данных и высоко настраиваемые услуги данных станет основным.

Сети мобильных коммуникаций, как производители и потребители данных, преобразуются из носителей данных в платформы данных с надежным контролем и добычей стоимости. Существующие сети связи, представленные 5G, служат «трубопроводом» для передачи данных сеанса связи, только играя роль в создании путей обмена информацией между терминальными устройствами и сетями. Но так как эндогенное восприятие и интеллект становятся фундаментальными возможностями 6G сетей, распределенная и повсеместная вычислительная мощность и данные становятся новыми возможностями сетевого обслуживания помимо связи. В отличие от передачи данных с сеансом связи, задача, с которой сталкиваются обработка интеллектуальной, восприятия и сетевой работы, сгенерированной и потребляемых данных, является необходимостью распределенного метода для сбора данных, предварительной обработки, хранения и анализа. С этой целью необходимо разработать архитектуру сервиса данных, независимую от традиционной пользовательской стороны, систематически решать проблемы сети мобильной связи 6G в управлении и реализации значения не пользовательских данных.

Значение и потенциал служб передачи данных 6G AI
Эндогенное восприятие и интеллект станут двумя основными новыми возможностями сети 6G. Первый генерирует огромные объемы данных, в то время как последний принимает автоматические решения на основе данных для повышения производительности сети или предоставления услуг в приложениях высшего уровня. Благодаря огромному успеху технологии больших данных и искусственного интеллекта, ее применение в беспроводных сетях становится все более зрелым. Согласно прогнозу Huawei, общие годовые данные, полученные во всем мире, к 2030 году.
Количество достигнет 1 -летнего возраста, увеличившись на 23 раза по сравнению с 2020 году. Реализация значения большого количества данных требует использования алгоритмов интеллектуального анализа, и истинное значение данных зависит от ее ликвидности и сотрудничества данных. Следовательно, защита конфиденциальности и открытое обмен данными являются важными механизмами для достижения потока данных и отражения стоимости; Владелец или поставщик данных может реализовать реализацию стоимости только путем предоставления данных потребителям данных в виде услуги. В отличие от общей реализации значения активов, реализация данных не является единой транзакцией и требует
Чтобы обеспечить реализацию дублирования значения, реализация данных в соответствии с защитой конфиденциальности. Для сетевого ИИ модель ИИ, обученная большим объемам обучающих данных, является представлением значимости большого количества данных после добычи алгоритма, а также важная интеллектуальная собственность, которая должна быть защищена.