Utilização da tecnologia de IA para automatizar a detecção de ruído de upstream

Como citado em Buchanan, 2006: "a história da IA é uma história de fantasias, possibilidades, demonstrações e promessas. Desde que Homero escreveu sobre "tripés" mecânicos que serviam os deuses ao jantar, os assistentes mecânicos imaginários têm feito parte da nossa cultura. No entanto, só no último meio século é que nós, a comunidade da IA, fomos capazes de construir máquinas experimentais que testam hipóteses sobre os mecanismos do pensamento e do comportamento inteligente, demonstrando assim mecanismos que anteriormente existiam apenas como possibilidades teóricas." Embora os alicerces da tecnologia de IA tenham sido estabelecidos nos anos 50 por pioneiros como Alan Turing, o hardware necessário para produzir uma verdadeira IA só ficou disponível nos últimos 20 anos. Com os fundamentos teóricos da IA estabelecidos e o hardware agora disponível, suficientemente potente para a concretizar, a tecnologia de IA está a mudar o mundo todos os dias. As recentes notícias de que um engenheiro da Google foi suspenso por ter divulgado transcrições de conversas com a sua IA, denominada LaMDA (Modelo de Linguagem para Aplicações de Diálogo), reflectem os recentes avanços na tecnologia da IA. De acordo com a (TECHNOLOGY, 13 de junho de 2022), estas transcrições reflectem que a LaMDA parece expressar receios de ser desligada, fala sobre como se sente feliz e triste e tenta criar laços com os humanos falando de situações que nunca poderia ter vivido. A IA está a acrescentar rapidamente novas capacidades e a colocar novas questões à tecnologia e à sociedade.

Há dois anos, a Promptlink Communications apresentou um produto inovador chamado Network NoiseHawk, que finalmente proporcionou aos operadores de cabo uma forma de identificar o ruído de rede a montante até um único componente ou segmento de rede com uma probabilidade de alta precisão. O NoiseHawk foi bem aceite e fornece um serviço essencial aos operadores de rede HFC na localização de ruídos de entrada, de impulso, de distorção do caminho comum (CPD) e de outras fontes de ruído a montante. A chave para a eficácia do NoiseHawk é a capacidade de correlacionar dados de vários componentes de rede e apresentar a um analista do operador de rede uma representação visual do ruído na rede HFC. No entanto, a utilização da tecnologia de IA permitiu à Promptlink dar o próximo passo em direção a uma solução totalmente automatizada e inteligente.

Embora o NoiseHawk resolva o mistério, exige que o analista selecione vários filtros até obter uma imagem clara da origem do ruído. Nos últimos anos, a Promptlink tem trabalhado no sentido de utilizar tecnologia de IA para melhorar a precisão dos resultados e eliminar a necessidade de qualquer análise manual por parte de um analista especializado, apresentando, em vez disso, um diagnóstico pré-preparado aos técnicos de cablagem, mostrando-lhes onde ir, o que corrigir e recebendo informações de feedback dos técnicos. Este feedback será utilizado para rotular os dados de treino da aprendizagem automática, a fim de afinar ainda mais os resultados.

Como o Network NoiseHawkAI identifica o ruído a montante

O NoiseHawkAI, que é composto por três subsistemas; um Motor de Recolha de Dados, um Motor de Análise de Dados (Motor de IA) e um Motor de Relatórios e Feedback, cria automaticamente relatórios e instruções utilizando tecnologia de IA. Orienta os técnicos, passo a passo, na realização de trabalhos de manutenção para resolver o problema de ruído. Após a conclusão dos trabalhos de manutenção, o NoiseHawkAI fornece instruções adicionais aos técnicos sobre o que fazer a seguir e como verificar se a correção foi eficaz. Em alguns casos, quando o ruído é intermitente e pode exigir algum tempo para que os resultados sejam vistos, o NoiseHawkAI fornece opções para os técnicos esperarem ou efectuarem outros trabalhos de manutenção na mesma área, enquanto aguardam que os resultados sejam validados.

Várias equipas da Promptlink foram combinadas para fornecer esta solução, desde codificadores tradicionais a alguns dos mais competentes especialistas em tecnologia de IA no terreno. Parâmetros de telemetria DOCSIS, métricas PNM, topologia e hierarquia de componentes de rede, bem como correlação com o tempo, são alguns dos parâmetros utilizados pela solução. A utilização da IA tem sido fundamental para fornecer uma solução aperfeiçoada que não requer qualquer intervenção do utilizador para identificar com precisão onde o ruído é gerado ou entra na instalação HFC.

À medida que a IA continua a evoluir, o mesmo acontecerá com a sua utilização pela Promptlink para ajudar a fornecer aos operadores de redes HFC uma forma de resolver os problemas técnicos diários mais difíceis que enfrentam desde o início das operações de redes HFC bidireccionais.

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