Solicitudes
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De la oficina a la línea de producción :
Las redes conectan a las aplicaciones y los dispositivos.
De los campus a los centros de datos:
Gradualmente, se eliminan los límites.
De estático a dinámico:
Las redes evolucionan mediante las aplicaciones.
Entender la intención
Las máquinas reemplazan a los humanos para un entendimiento más profundo de los objetivos y las intenciones de servicios
Basado en el aprendizaje profundo (DL) de redes y modelos de servicio, permite la optimización de redes y parámetros.
Simulación digital
El procesamiento de datos compensa las "brechas de conocimiento" humanas
Basado en el cálculo de la red y la verificación formal, realiza la verificación de la simulación antes del mundo físico.
Toma de decisiones inteligente
Se abre camino en los límites de la inteligencia humana para la toma de decisiones dinámica para las redes a gran escala
Basado en gráficos de conocimiento y algoritmos de aprendizaje de máquinas (ML), lo que permite la inferencia de fallos y la toma de decisiones en bucle cerrado.
Con inteligencia artificial (IA), una red de conducción Autónoma (ADN) facilita la innovación constante de la arquitectura de red basada en el conocimiento y los datos, rompe los límites del procesamiento manual. Además de ayudar al personal de operaciones y mantenimiento (O&M) a comprender mejor los propósitos y objetivos del servicio a través de DL, ADN utiliza la informática de datos para evitar "brechas de conocimiento", con ML incesante rompe los límites de lo que puede lograr la toma de decisiones manual basada en la experiencia. Como resultado, las redes pueden convertirse en autoorganizadoras, autocurativas, autooptimizadoras y autónomas, lo que permite que las empresas puedan acceder a una conectividad inteligente y acelera la transformación digital de la industria.
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