Operatörler Haberleri - Son Dakika Operatörler Haber Güncel Gelişmeler

[MWC 2026] GSMA Yapay Zeka Aramalı Yerel Uygulamalar için deneyim spesifikasyonlarını yayınladı

Teknik dokümanda, mobil yapay zeka çağında operatörlerin yerel ses hizmetlerine yönelik gelişim ve değişim trendleri, uygulama senaryoları ve iş modelleri özetlenmektedir. Ayrıca, operatörlerin ses deneyimi merkezli ağlar oluşturmasına ve ses hizmetlerinin kullanıcı deneyimlerini önemli ölçüde iyileştirmesine yardımcı olmak için Yapay Zeka Arama deneyimlerini değerlendirmeye yönelik spesifikasyonları da detaylandırıyor. Beyaz kitap, 5G-A ve yapay zeka arasındaki sinerjinin etkisiyle mobil iletişimin mobil yapay zeka çağına girdiğine işaret ediyor. Operatörler, yerel ses hizmetlerini geleneksel sesli aramalardan yapay zeka sesli aramalarına dönüştürüyor. Yapay zeka algoritmalarını ve bilgi işlem gücünü yerel IMS ses ağına entegre ederek, geleneksel sesli aramalar gelişmiş hizmetlere ve yenilikçi uygulamalara doğru evriliyor. Bu evrim, kullanıcılara istikrarlı, HD, görsel, akıllı ve verimli yeni nesil arama deneyimleri sunacak. Yapay zeka sürükleyici arama ve yapay zeka etkileşimli arama gibi gelişmekte olan yapay zeka arama hizmetleri, ağ bağlantısı ve yapay zeka yetenekleri konusunda yeni gereksinimler ortaya çıkarmaktadır. Teknik incelemeye göre, yapay zeka tabanlı gürültü azaltma, yapay zekalı sürükleyici aramanın tipik bir uygulamasıdır. Operatörler, çeşitli senaryolarda ortam gürültülerini ortadan kaldırmak için yapay zeka algoritmalarından yararlanarak daha net yerel aramalar sunabilir ve kullanıcılara daha sürükleyici deneyimler sağlayabilir. Yapay zeka tabanlı gürültü azaltma algoritmaları, ofisler (gürültü seviyesi > 40 dB), sokaklar (gürültü seviyesi > 60 dB) ve şantiyeler (gürültü seviyesi > 80 dB) gibi çeşitli senaryolarda kullanılabilir ve kullanıcıların terminallere ihtiyaç duymadan yüksek kaliteli ses hizmetlerinden yararlanmasını sağlar. Yapay zeka destekli gerçek zamanlı çeviri, yapay zeka etkileşimli aramanın tipik bir uygulamasıdır. Ses ağı yeteneklerinin geliştirilmesi sayesinde, uzun süredir devam eden dil engelleri ortadan kalkıyor. Yapay zeka araması, video görüşmeleri sırasında doğru ve gerçek zamanlı ses deşifresi veya çevirisi sağlayarak uluslararası çevrimiçi konferanslara katılan iş insanlarına, yabancı ülkelere seyahat eden turistlere ve işitme engelli kişilere etkili bir şekilde yardımcı olabilir. Teknik dokümanda vurgulandığı gibi, operatörler iş modelini yükseltmek için yapay zeka yeteneklerini yerel ses hizmetlerine entegre edebilir ve günlük aramalara yeni bir canlılık katabilir. Kullanıcılar, aboneliklerini ödedikten sonra geleneksel aramalar sırasında yapay zeka odaklı gelişmiş işlevlerin keyfini çıkarabilir ve operatörlerin tek boyutlu trafikten para kazanmayı çok boyutlu deneyimden para kazanmaya dönüştürmesini sağlar. Yapay zeka araması senaryolarında, kullanıcı deneyimlerinin nasıl ölçüleceği operatörler için yeni bir zorluktur. Teknik doküman, Yapay Zeka Aramasının deneyim değerlendirme modeli özelliklerini sistematik olarak tanımlamaktadır. Geleneksel HD ses hizmetlerinin üç deneyim göstergesine (QoE, QoS ve kapsama alanı) ek olarak, yapay zeka araması deneyim değerlendirme modeli özelliklerine üç gösterge daha (yapay zeka çevreleyen deneyimler, yapay zeka etkileşimli deneyimler ve QoI) eklenmiştir. Çevreleyen arama, temel sesli aramaların kullanıcı deneyimlerini büyük ölçüde iyileştirebilir. Örneğin, MOS ve SNR önemli ölçüde artar. İnteraktif arama, ağın ekran paylaşımı, gerçek zamanlı çeviri ve temsilcilerle etkileşim gibi gelişmiş deneyimler sunan Veri Kanalı (DC) ve Video Kanalı (VC) dahil olmak üzere yeni etkileşim kanalları ve yetenekleriyle donatılmasını gerektirir. QoI, ses ağının zekasını ölçmek için önemli bir göstergedir. Ölçüm, yüksek kaliteli yapay zeka modelleri, esnek yapay zeka yönetimi, yapay zeka tabanlı ağ/kullanıcı durumu farkındalığı ve karar verme ve kapsayıcı yapay zeka hizmet yeteneklerini kapsar. Bunlar, ses deneyimi yükseltmeleri için temel ağ güvencesi sağlayabilir. ITU, çok modlu AI uygulamalarının kullanıcı deneyimlerini değerlendirmek için P.AI-MOS adlı bir çalışma projesi başlatırken, yapay zeka araması ses deneyimi standartları için öneriler araştırma aşamasındadır. Deneyim değerlendirme modelinin geliştirilmesini hızlandırmak için GSMA ve sektör ortakları, yapay zeka uygulamalarının temel kalite göstergelerini (KQI'ler) ağların temel performans göstergeleriyle (KPI'ler) eşleştiren kurallar oluşturmak için ortak çaba gösterme çağrısında bulunuyor. Bu çabalar, mobil yapay zeka hizmet deneyimi standartlarının oluşturulmasını hızlandırmayı ve mobil yapay zeka endüstrisinin ilerlemesi için daha güçlü bir destek sağlamayı amaçlamaktadır.

Huawei'in MoM tabanlı çok ajanlı işbirliği sistemi, çekirdek ağların L4 yüksek kararlılığa geçişini güçlendiriyor

Huawei'in ICNMaster MDAF sistemi, dijital dünyada ağ istikrarını artırmak için akıllı ve dayanıklı çözümler sunuyor. MoM mimarisi ile operatörler, hizmet kesintilerini azaltarak yük taşımakta ve tamamen otonom ağlar için temel oluşturuyor. Giderek dijitalleşen bir çağda, modern yaşam ve ekonomik faaliyetler büyük ölçüde ağlara dayanmaktadır. Ağ istikrarı, halkın 'dijital refahını' ve 'sosyal katılım duygusunu' doğrudan etkiler. Herhangi bir hizmet kesintisi on milyonlarca kullanıcıyı etkileyebileceğinden ve ölçülemez toplumsal etkilere neden olabileceğinden, ağın beyni olarak çekirdek ağın istikrarlı kalması gerekir. Huawei'in ICNMaster MDAF çözümü, MoM (Modellerin Karışımı), çok ajanlı işbirliği ve ağ dijital ikiz teknolojilerine dayanan akıllı ve yüksek kararlılığa sahip bir sistem oluşturur. Proaktif risk önleme, hızlı hata kurtarma ve dakikalar içinde hizmeti tekrar başlatmayı sağlayarak küresel operatörlerin L4 yüksek kararlılığa doğru yolculuklarını hızlandırmalarına ve hizmet sürekliliği deneyimi sağlamalarına yardımcı olur. 5G ve bulut teknolojileri geliştikçe hizmetler daha da çeşitleniyor. Bunların ortaya çıkmasının yanı sıra yazılım-donanım ayrışması, çok nesilli bir arada var olma, nesiller arası karmaşık API'ler, sinyal dalgalanmaları, taşıma ağı arızaları ve veri merkezi arızaları ortaya çıkmakta ve bunların tümü operatörler üzerinde çekirdek ağın taşıyıcı sınıfı güvenilirliğini sürdürme konusunda daha fazla baskı oluşturmaktadır. GlobalData istatistiklerine göre, operatörlerin yüzde 42'si son 3 yıl içinde çekirdek ağ hizmet kesintileri yaşamış olup, bu kesintilerin sıklığı her yıl artmakta ve sektörde yaygın bir endişe yaratmaktadır. TM Forum, küresel operatörlere çekirdek ağ güvenilirliğini aşamalı olarak iyileştirme konusunda rehberlik etmek amacıyla bir çekirdek ağ yüksek kararlılık değerlendirme standardı yayınladı. Düzinelerce operatör şimdiden değerlendirmelere katıldı. Çekirdek ağ güvenilirliğinin artırılması bir endüstri konsensüsü haline gelmiştir. Huawei, küresel operatörlerin çekirdek ağda yüksek kararlılık taleplerini karşılamak için ICNMaster MDAF akıllı yüksek kararlılık sistemini piyasaya sürdü. "Hata Yönetimi Ajanı" ve "Şikayet İşleme Ajanı" gibi daha önceki yeniliklerin üzerine inşa edilen bu ürün, çığır açan teknolojiler sunuyor: MoM mimarisi, çok ajanlı işbirliği ve ajan-ağ dijital ikiz sinerjisi. Bu, otomatik sorun kapatma sağlar, olay olasılığını azaltır, dakikalar içinde hizmet kurtarma sağlar ve çekirdek ağ L4 yüksek kararlılığını güçlendirir. "TEK MODELLİ MİMARİ"DEN "ÇOK MODELLİ MİMARİ"YE Geleneksel tek modelli mimarilerle karşılaştırıldığında, MoM mimarisi senaryo atılımları gerçekleştirir. Hızlı çıkarım modelinin avantajlarını DeepSeek gibi derin muhakeme modeliyle tamamen entegre eder. Akıllı bir model trafik yönlendirme çerçevesi, görevleri dinamik olarak tahsis eder: Rutin, yüksek frekanslı olaylar hızlı, doğru modeller tarafından anında ele alınırken, derin muhakeme gerektiren karmaşık anomaliler muhakeme modellerine atanır. Bu, yaygın sorunlara yıldırım hızında yanıt verilmesini ve karmaşık arızalar için derin muhakeme yapılmasını sağlayarak optimum verimlilik ve hassasiyet elde edilmesini sağlar. "TEK AJANLI OTOMASYON"DAN "ÇOK AJANLI İŞBİRLİKÇİ KENDİNİ KAPATMA"YA Geleneksel tekil ajanlar yalnızca izole edilmiş bireysel senaryoları otomatikleştirir. Çok ajanlı işbirliği teknolojisi, birden fazla ajanı düzenli bir şekilde birleştirebilir, ajan düzenlemesi, çatışma çözümü ve daha fazlasını gerçekleştirebilir. İyileştirme eylemleri ağ dijital ikiz sistemi aracılığıyla doğrulanır, düzeltici önlemlerin canlı ağa uygulanmadan önce doğru ve etkili olması sağlanır ve sonuçta kendi kendini kapatan bir "algı-analiz-karar-yürütme" döngüsü elde edilir. Huawei'in ICNMaster MDAF MoM tabanlı çok ajanlı işbirliğine dayalı yüksek kararlılık çözümü, bir geliştirmenin ötesine geçerek tamamen otonom ağlara doğru atılan çok önemli bir adımdır. Operatörlerin yalnızca bağlantı değil, geleceğe yönelik, esnek ve akıllı bir dijital temel sağlamasına olanak tanır. Şebeke istikrarı ve operasyonel verimlilik arasında uzun süredir devam eden çatışmayı başarılı bir şekilde çözüyor ve telekom endüstrisinin operasyonel modelinde şebeke merkezli olmaktan kullanıcı merkezli olmaya doğru temel bir stratejik değişime işaret ediyor. Bu sistem tarafından doğrulanan "Ajan+ Dijital İkiz" işbirliği paradigması, gelecekte tamamen otonom sürüş ağlarının gerçekleştirilmesi için sağlam bir teknik ve pratik temel oluşturmaktadır.

#Operatörler

[MWC 2026] GSMA Yapay Zeka Aramalı Yerel Uygulamalar için deneyim spesifikasyonlarını yayınladı

Huawei'in MoM tabanlı çok ajanlı işbirliği sistemi, çekirdek ağların L4 yüksek kararlılığa geçişini güçlendiriyor