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2016年10月27日16:11 來(lái)源：移動(dòng)通信網(wǎng)T|T
【移動(dòng)通信網(wǎng)】華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室今日對(duì)外發(fā)布業(yè)界首個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)大腦（NetworkMind）研究成果，可自動(dòng)檢測(cè)、準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量的變化，智能地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的自動(dòng)控制。NetworkMind可以幫助運(yùn)營(yíng)商及企業(yè)解決超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜業(yè)務(wù)的差異化自適應(yīng)控制挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)規(guī)模網(wǎng)元管理、毫秒級(jí)響應(yīng)時(shí)間控制、業(yè)務(wù)自動(dòng)適配優(yōu)化等目標(biāo)。
通信網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)元數(shù)量、數(shù)據(jù)流量、業(yè)務(wù)類(lèi)型，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、SDN、AR/VR等技術(shù)的出現(xiàn)，都在飛速增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度遠(yuǎn)超出人工可以通過(guò)規(guī)則進(jìn)行控制的范圍。因此，利用機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)大自動(dòng)建模能力來(lái)解決網(wǎng)絡(luò)控制與管理智能化問(wèn)題是很多機(jī)構(gòu)的研究重點(diǎn)。
2015年12月,華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)出業(yè)界首個(gè)NetworkMind原型系統(tǒng)，現(xiàn)正在與運(yùn)營(yíng)商聯(lián)合測(cè)試，網(wǎng)絡(luò)實(shí)測(cè)的結(jié)果顯示：相比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的模板式或啟發(fā)式優(yōu)化算法的控制方式，NetworkMind可以提升任務(wù)完成效率、策略生成效率等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)50%~500%；大規(guī)模光網(wǎng)絡(luò)路徑分析效率提升超過(guò)50倍，使得光網(wǎng)絡(luò)抗故障等典型用例分析時(shí)間從原有的超過(guò)5小時(shí)降低到6分鐘。同時(shí)，NetworkMind在網(wǎng)絡(luò)狀況以及業(yè)務(wù)模型發(fā)生變化時(shí)，可以自適應(yīng)的更新模型，對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)的沖擊達(dá)到最小化�，F(xiàn)網(wǎng)的測(cè)試結(jié)果充分證明了NetworkMind在控制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的高效率、靈活性和可靠性。
華為NetworkMind的技術(shù)核心是基于在線深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析挖掘，充分利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大抽象表達(dá)能力以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自我適配、自我進(jìn)化能力，讓網(wǎng)絡(luò)具有基于數(shù)據(jù)自我學(xué)習(xí)、自我更新的特性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制管理的自動(dòng)化和智能化。NetworkMind的重要研究成果已經(jīng)在Sigcomm、Infocom等頂級(jí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)布。
華為相信，NetworkMind原型的研發(fā)成功將促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)在通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，推動(dòng)下一代通信網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化、智能化的進(jìn)程，為用戶(hù)帶來(lái)更好的體驗(yàn)。
