Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

MWC 2018: Ericsson будет использовать AI на уровне всей компании

1 мин

Machine Intelligence Ericsson представляет новый корпоративный подход, основанный на использовании технологий искусственного интеллекта на уровне всей компании и в процессе работы с клиентами. Ericsson будет применять технологии искусственного интеллекта (AI) для самооптимизации, повышения эффективности и обеспечения оптимального пользовательского опыта.

Ericsson Research развивает свои компетенции в области машинного обучения и искусственного интеллекта с 2007 года. На данный момент компания имеет сотни патентов в данной области, которые покрывают множество направлений — от базовых технологий машинного обучения до передовых технологий глубокого обучения и алгоритмов обучения с подкреплением, а также чат-ботов с поддержкой технологий NLP и распознавания образов.

Примеры возможностей искусственного интеллекта:

  • Используя технологии искусственного интеллекта Ericsson вдвое сокращает время хэндовера между сотами — уменьшает число обрывов голосовых соединений и сокращает время, требующееся оператору для настройки и обслуживания. Аналогичным образом, алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать паттерны трафика и динамически переключать соты в спящий режим. Таким образом достигается сокращается потребление электроэнергии на показатель до 10% без ущерба для качества обслуживания абонентов.
  • Ericsson использует технологии искусственного интеллекта для предотвращения сбоев, предоставляя конкретные рекомендации персоналу центра эксплуатации сети, что позволяет сократить потребность в услугах технических специалистов на 30%.
  • Самообучающиеся агенты используются в виртуализированном ядре (vMME) для первого в мире автомасштабирования VNF с использованием методов глубокого обучения с подкреплением, повышающих производительность систем на 25% по сравнению с предустановленными параметрами.