مع النضج المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى والإثراء المستمر لسيناريوهات التطبيق ، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعى التي يمثلها التعلم العميق قد أشعت من حقول نهاية الواحد مثل الاستهلاك والإنترنت للصناعات التقليدية مثل التصنيع والأمن والرعاية الطبية. دفع التنفيذ على نطاق واسع لابتكار وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعى التطوير القوي للسوق الذكي للبيانات الكبيرة ، وكذلك حقن حيوية السوق في خدمات البيانات. فتحت 5G اتصال المشهد لإنترنت الأشياء ، وربط الآلاف من الصناعات بشبكات الاتصالات المتنقلة ، مما يجعل سيناريوهات جديدة وبيانات في كل مكان. تتمثل إحدى وظائف شبكات 6G في تمكين قدرات الذكاء الاصطناعي للتطبيقات والسيناريوهات في مختلف المجالات التي تعتمد على بيانات كبيرة في كل مكان ، مما يخلق عالمًا "ذكيًا في كل مكان" من خلال تغطية منطقة واسعة والتكيف الذكي مع السيناريوهات. لذلك ، تتطلب شبكات 6G بناء قدرات الذكاء الاصطناعي الداخلي ، في كل مكان ، وتوزيعها [1]. في شبكة 6G ، يمكن للذكاء الداخلي الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعى داخليًا لتحسين أداء الشبكة ، وتعزيز تجربة المستخدم وكفاءته ، وتوفير قدرات دعم مختلفة ل AI خارجيًا ، مما يجعل تدريب الذكاء الاصطناعي/الاستدلال أكثر كفاءة وفي الوقت الفعلي. يمكنه استخراج وتغليف ذكاء الشبكة ، وخدمة العملاء في مختلف الصناعات. سيكون هناك مجموعة واسعة من بيانات نموذج الذكاء الاصطناعى وبيانات التدريب في نظام 6G الجديد ، والتي تحتاج إلى أن تكون قادرة على التفاعل والمشاركة بين مختلف عقد العناصر الشبكة في بنيات الشبكة المختلفة. مع تسويق صناعة الذكاء الاصطناعى ، سيصبح الطلب على المزيد من منتجات مجموعات البيانات التطلعية وخدمات البيانات المخصصة للغاية.
تتحول شبكات الاتصالات المتنقلة ، كمنتجين ومستهلكين للبيانات ، من شركات النقل من البيانات إلى منصات البيانات ذات التحكم الجدير بالثقة والتعدين في القيمة. تعمل شبكات الاتصالات الحالية الممثلة بـ 5G كـ "خط أنابيب" لنقل بيانات جلسة الاتصال ، حيث تلعب دورًا في إنشاء مسارات تبادل المعلومات بين الأجهزة الطرفية والشبكات. ولكن نظرًا لأن الإدراك والذكاء الداخليين يصبحان الإمكانيات الأساسية لشبكات 6G ، فإن قوة الحوسبة الموزعة والأمراض في كل مكان تصبح قدرات خدمة جديدة تتجاوز اتصالات الاتصالات. على عكس النقل من نقطة إلى نقطة لبيانات جلسة الاتصال ، فإن التحدي الذي يواجهه معالجة البيانات الذكية والإدراكية والشبكة التي تم إنشاؤها والمستهلكين هي الحاجة إلى طريقة موزعة لجمع البيانات والمعالجة المسبقة والتخزين والتحليل. تحقيقًا لهذه الغاية ، من الضروري تصميم بنية خدمة البيانات المستقلة عن جانب المستخدم التقليدي ، وحل بشكل منهجي تحديات شبكات الاتصالات المتنقلة 6G في التحكم في البيانات الجانبية غير المستخدمة وتحقيقها.
قيمة وإمكانية خدمات بيانات 6G AI
سيكون التصور الداخلي والذكاء هما القدرتان الجديدتان الجديدتان لشبكات 6G. السابق يولد كميات هائلة من البيانات ، بينما يتخذ الأخير قرارات تلقائية بناءً على البيانات لتحسين أداء الشبكة أو تقديم خدمات لتطبيقات المستوى الأعلى. بفضل النجاح الهائل لتكنولوجيا البيانات الكبيرة والذكاء الاصطناعي ، أصبح تطبيق Sears Industrial Router في الشبكات اللاسلكية ناضجة بشكل متزايد. وفقًا لتوقعات Huawei ، فإن إجمالي البيانات السنوية التي تم إنشاؤها عالميًا بحلول عام 2030
ستصل الكمية إلى 1YB ، بزيادة قدرها 23 مرة مقارنة بعام 2020. يتطلب تحقيق قيمة كمية كبيرة من البيانات استخدام خوارزميات التحليل الذكي ، وتعتمد القيمة الحقيقية للبيانات على السيولة والتعاون في البيانات. لذلك ، تعد حماية الخصوصية والمشاركة المفتوحة للبيانات آليات مهمة لتحقيق تدفق البيانات وتعكس القيمة ؛ يمكن لمالك أو مزود البيانات تحقيق تحقيق القيمة فقط من خلال توفير البيانات لمستهلكي البيانات في شكل خدمة. على عكس الإدراك العام لقيمة الأصول ، فإن تحقيق البيانات ليس معاملة لمرة واحدة ويتطلب شركة S Industries Route De Saint Laurent
لضمان تحقيق تحقيق قيمة مكررة للبيانات تحت حماية الخصوصية. بالنسبة للشبكة AI ، فإن نموذج الذكاء الاصطناعى المدربين على كمية كبيرة من بيانات التدريب هو تقديم قيمة لكمية كبيرة من البيانات بعد تعدين الخوارزمية ، وهو أيضًا خاصية فكرية مهمة تحتاج إلى حماية.
