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オフィスから生産ラインへ:
ネットワークはアプリケーションと
デバイスを接続します。
キャンパスからデータセンターへ:
境界は徐々に解消されていきます。
静的から動的に:
ネットワークは
アプリケーションによって進化します。
意図を理解する
サービスの意図と目的を
より深く理解するために、
機械が人間に取って代わる
ネットワークやサービスモデルのディープラーニング(DL)をベースに、ネットワークやパラメーターの最適化を可能にします。
デジタルシミュレーション
データコンピューティングは
人間の「知識格差」を
補います
ネットワーク微積分と形式検証をベースに、物理世界よりも先にシミュレーション検証を実現します。
インテリジェントな意思決定
人間の知能の限界を突破し、
大規模ネットワークの
動的意思決定を実現する
ナレッジグラフとマシンラーニング(ML)アルゴリズムをベースに、障害の推測と閉ループの意思決定を可能にします。
人工知能(AI)を利用した自律運用ネットワーク(Autonomous Driving Network、ADN)は、知識とデータに基づいたネットワークアーキテクチャの絶え間ない革新を促進し、人の手による処理の限界を打破します。ADNは運用保守(O&M)担当者がDLを通じてサービスの意図や目的をよりよく理解するのを支援するだけでなく、データコンピューティングを使用して「知識のギャップ」を回避し、継続的なMLによって、人の手による経験に基づく意思決定の限界を打破します。その結果、ネットワークは自己組織化、自己回復、自己最適化、自律的になり、インテリジェントな接続性を企業の手の届く範囲にもたらし、産業のデジタルトランスフォーメーションを加速させます。
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