Microsoft sta sfruttando l’intelligenza artificiale per aumentare le capacità dei suoi utenti nella gestione di reti, sistemi e servizi. Scoprite come la tecnologia generativa AI, integrata in Azure for Operators, sta cambiando il gioco.
Tecnologie all’avanguardia come ChatGPT, Codex, Sora e DALL-E di OpenAI hanno stimolato l’immaginazione del pubblico e aperto le porte a molteplici opportunità per l’infusione dell’IA in reti, sistemi, servizi e applicazioni. Queste tecnologie AI d’avanguardia sono ora profondamente integrate nei prodotti Microsoft, inclusi Bing, Windows, Office e Microsoft Teams. Attraverso Azure for Operators, stiamo sfruttando i notevoli investimenti effettuati da Microsoft e la sua competenza nella programmazione dei modelli di base sviluppando soluzioni tecniche che daranno ai nostri clienti un vantaggio competitivo.
Il nostro portafoglio di prodotti, che comprende Azure Operator Nexus, Azure Operator Insights e Azure private multi-access edge compute, è in fase di potenziamento con tecnologie generative AI, consentendo agli operatori di risolvere in modo efficiente problemi del mondo reale. Tuttavia, prima di entrare nel dettaglio delle soluzioni, iniziare con un breve sfondo su AI generativo e i recenti progressi dell’IA è fondamentale.
Background sull’IA generativa
Le informazioni generate dai modelli di OpenAI hanno attirato molta attenzione per la loro eccezionale capacità di generazione di testo, immagini, video e codice. Tra questi modelli generativi, una svolta notevole è rappresentata dal generative pre-trained transformer (GPT), un grande modello linguistico con centinaia di miliardi di parametri. GPT viene pre-addestrato su un vasto corpus di dati provenienti dal grande Internet, permettendogli di comprendere il linguaggio naturale e di generare risposte umane agli input degli utenti. ChatGPT, Codex (il modello dietro GitHub Copilot), Sora e DALL-E derivano tutti dal GPT pre-addestrato (o modello di base). Codex viene inoltre addestrato su codice proveniente da 54 milioni di repository GitHub, un processo noto come “fine-tuning”.
Per permettere la personalizzazione di GPT per nuovi compiti di linguaggio, OpenAI offre un servizio API a pagamento che permette agli sviluppatori di perfezionare GPT su dati specifici del dominio attraverso un’interfaccia a riga di comando e di interrogare il modello perfezionato senza accedere al modello sottostante. Grazie a una partnership con OpenAI, Microsoft ha accesso esclusivo al modello sottostante e ai parametri di GPT, mettendoci in una posizione forte per sviluppare l’inferenza e un’infrastruttura di fine-tuning.
I nostri investimenti in AI e machine learning sono suddivisi in quattro categorie:
- Gestione reattiva: Automazione della gestione degli incidenti.
- Gestione proattiva: Rilevamento automatico delle anomalie e localizzazione dei guasti
- Infusione di AI e machine learning nei prodotti Azure for Operators
- Piattaforma ingegnerica AI e machine learning in Azure for Operators
Vorrei parlare un po’ dei nostri investimenti che rientrano nelle prime due categorie. Questi sistemi illustrano le potenzialità dei modelli di base mentre sono incorporati nei nostri prodotti e possono avere un impatto significativo sul modo in cui le reti degli operatori mobili sono sviluppate, operate e gestite.
Gestione reattiva: Copilota di intelligenza dati per gli operatori
Gli operatori raccolgono una vasta quantità di dati, tra cui dati a livello di nodo, di gNodeB, di utente e di flusso, per scopi come il monitoraggio della rete, il tracciamento delle prestazioni, la gestione della capacità e il debug. Nelle reti degli operatori commerciali, il numero di questi contatori e metriche che vengono regolarmente calcolati spesso supera le diverse migliaia, rappresentando decine di Gbps di trasferimento di dati.
Recuperare metriche rilevanti e visualizzarle è fondamentale per le operazioni di rete. Tuttavia, la complessità dei sistemi wireless moderni e il vasto numero di contatori coinvolti rendono questo compito impegnativo, necessitando di una conoscenza esperta per eseguire questa operazione