Mavenir ofrece un copiloto de IA generativa a los proveedores de comunicaciones

La eficiencia operativa aumenta un 40% gracias a la tecnología.
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Mavenir, el proveedor de infraestructura de red nativa en la nube que construye el futuro de las redes, anuncia que ha sido pionero en un copiloto de operaciones (Operations Co-Pilot) innovador que aprovecha el poder de la IA generativa (GenAI) para mejorar los acuerdos de nivel de servicio (service-level agreements, SLA) y optimizar la eficiencia operativa para los proveedores de servicios de comunicaciones. La innovación, desarrollada en colaboración con NVIDIA y Amazon Web Services (AWS), muestra el potencial de GenAI para definir eficazmente una plataforma de IA/operaciones de aseguramiento del servicio, reduciendo la carga de los equipos de operaciones, soporte y mantenimiento y mejorando su capacidad para cumplir los SLA.

Operations Co-Pilot para RAN Service Assurance (RSA) de Mavenir automatiza la solución de problemas de red, lo que permite a los operadores de redes móviles anticiparse con rapidez y precisión a esos problemas y abordar las deficiencias de red detectadas antes de que se conviertan en críticas. Operations Co-Pilot reduce significativamente el esfuerzo de depuración manual y los plazos de desarrollo y mantenimiento para mejorar las operaciones de TI, la disponibilidad del servicio y la prestación de redes móviles cada vez más complejas.

Mediante la potencia de GenAI con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) entrenados en detallados indicadores clave de rendimiento (KPI), contadores, logs y trazas de la infraestructura de red, Mavenir, junto con NVIDIA y AWS, está creando un conjunto de soluciones Operations Co-Pilot que transformarán la gestión de operaciones de las redes de telecomunicaciones a través de la automatización inteligente. Este nuevo marco, construido sobre las GPU NVIDIA Tensor Core y la plataforma de software NVIDIA AI Enterprise para IA generativa que se ejecuta en AWS, aprovecha la arquitectura Open RAN de Mavenir para proporcionar accesibilidad a múltiples interfaces abiertas que pueden suministrar los datos necesarios para entrenar y optimizar los LLM de telecomunicaciones específicos de cada dominio.

Bejoy Pankajakshan, director de Tecnología y Estrategia de Mavenir, comentó: “Nuestro nuevo marco Operations Co-Pilot tiene el potencial de cambiar las reglas del juego para los operadores. Proporciona una gran cantidad de capacidades de predicción de fallos y análisis de causa raíz con precisión y velocidad impulsadas por IA. Esta solución, pionera en el sector, está construida sobre la base transformadora de las GPU de NVIDIA que operan en AWS y habilitada por los datos de Mavenir, a los que se puede acceder a través de varias interfaces en la Open RAN y en el Packet Core para obtener una visibilidad completa de extremo a extremo”.

Pankajakshan añadió: “Los tres casos de uso clave de Análisis de volcado de núcleos, función de Búsqueda de similitud de registros y Detección de anomalías en registros pueden utilizarse conjuntamente para maximizar las ganancias de eficiencia automatizada. La combinación de la información de estos LLM entrenados proporcionará una cobertura más amplia y profunda de todos los escenarios de fallos y anomalías, lo que redundará en una predicción muy temprana de posibles problemas en la red. Además, a medida que estas soluciones evolucionan, los modelos tienen la capacidad de aprender y optimizarse de forma continua basándose en los comentarios de los usuarios y en el entrenamiento iterativo con más registros, KPI y trazas, lo que promete ganancias aún mayores”.

“En el panorama digital actual, tan dinámico, la IA generativa es un multiplicador de fuerzas para las empresas de todo el mundo”, comentó Chris Penrose, responsable global de desarrollo de negocio para telco en NVIDIA. “El marco de Mavenir, construido sobre la plataforma NVIDIA AI Enterprise para agilizar el desarrollo y la implementación de la IA, desbloqueará un nuevo nivel de eficiencia operativa para los proveedores de servicios de comunicaciones”.

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