欢迎5G期间，远传电信借助AI猜测模子动态优化收集流量

一个夏季的夜晚，台湾远传电信在台南某地域收集流量溘然暴增，发出告警，没有人预推测夜半时分的台南会迎来流量岑岭。观测发明，其时TikTok方才在台南鼓起，许多年青人热衷于睡前用手机刷短视频，导致夜半时分的收集流量陡升。

为了更精准地提前把握收集流量，让流量调治最优化，远传在2018年插手微软亚洲研究院“创新汇”，成为微软恒久的AI计谋相助搭档，祈望通过两边的细密相助，运用微软在AI规模打破性的技能成就，团结远传恒久机关物联网财富应用、大数据平台建树，以及强盛的ICT整合气力，让两边的创新研发手段与行业履历形成上风互补。

远传与微软相助的重要成就之一，包括配合研发的AI收集流量猜测模子，可以精准猜测将来一周中每15分钟内焦点基站、二级基站以及OTT处事的流量，实现收集流量的智能动态设置。

远传一向致力于为用户提供多元化、富厚的优质体验和创新应用处事。远传电信总司理井琪暗示：“电信行业竞争剧烈，远传很早就启动了转型打算，确定了‘大人物’计谋，即借助大数据、人工智能、物联网技能去转型和创新。远传的AI计策是由内而外的：对内举办员工AI培训、作育AI人才、慢慢强化AI产物；对外针对斲丧者和企业级客户，提供‘大人物’办理方案。通过表里兼具的AI计策，给客户提供最好的处事。”

台湾地域的电名誉户的收集行使量在环球首屈一指，常常会产生上文所提到的收集流量需求大增的环境，怎样举办最有用的调治并优化收集，尤为要害。

在插手微软亚洲研究院创新汇往后，远传电信就着手网络公司各部分的痛点，并与微软亚洲研究院一路率先开启智能流量猜测方面的试探。远传电信的工程师提出，但愿计一律个智能流量猜测模子，可以猜测焦点基站、二级基站的流量，以及每个基站上Top 100网站等OTT处事的流量。

因为差异地域用户的兴趣差异，基站位置也差异，A地域的用户也许偏幸某些短视频应用，而B地域的用户则爱用某些游戏或视频网站，就会使每个基站的流量因用户的偏好存在相等大的差别。假若有了AI流量猜测模子，就可以有用判定收集用户的上网举动，猜测出某一地域、某一时段的用户也许行使的应用处事、寓目标节目、举办的游戏，进而将用户所喜好的内容推送到离他最近的收集节点上，乃至将用户常用的应用措施陈设在接近用户一端的节点上，大幅低就逮络耽误，晋升用户体验。另外，智能流量猜测也能为远传电信5G基站选址提供更精准的依据。

传统的猜测模子只能针对焦点大基站举办线性的全流量猜测，只有少量第三方的开源器材可以针对详细的收集应用流量举办猜测，但精确率不高，无法提供有用的指导。“对付AI来说，做猜测恰好是它的刚强，”微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士暗示，“连年来微软亚洲研究院通过‘创新汇’项目与行业领军企业相助，在金融、物流、医疗等规模都施展出了AI的庞大潜能。我们信托，AI也必然可以或许在优化电信收集、智能猜测流量、晋升电信处事机能等方面施展奇异浸染，成为赋能电信规模的焦点技能支撑。”

颠末4个多月的全力，两边相助研究的AI流量猜测模子结果明显：焦点基站的EPG总流量猜测精确率达99%；二级基站的eNB总流量猜测精确率达90.5%；针对Top 100网站等OTT处事流量猜测精确率达74%；可精准猜测将来一周每15分钟内的流量。据微软亚洲研究院首席研究司理边江博士先容，针对详细的收集情形，研究员们从四个方面打破挑衅，通过AI技能大大晋升了差异层级基站上差异处事的流量猜测精确率。

其一，创新神经收集实现超长序列建模。流量趋势具有明明的周期性，或天、或周、或月的某个时刻段的某个应用处事会呈现岑岭，因此长时刻序列模子的实习更轻易找到个中的纪律。而传统基于统计的要领不能有用操作较长时刻的数据，对此，微软亚洲研究院回收了跨层链接的扩张轮回神经收集（Dilated RNN＋Skip Connections），在局部对数据举办跳跃式选取，确保了模子可以操作长时刻数据举办建模。

其二，流量峰值猜测，掌握分寸最重要。为了到达最优的结果，AI技能不只必要精准猜测出某段时刻流量岑岭的光降，并且还要确保猜测的毛病值要轻微高于峰值，让流量设置有恰当的冗余，但猜测峰值也不宜过高，以免造成带宽资源的挥霍。研究员们回收了两个函数来担保猜测毛病值处于最佳状态，一个确保整体猜测的精确度，另一个针对现实应用情形，将峰值恰当向上偏移。在差异的收集情形下，两个函数举办加权组合，确保响应场景下的最吻合的猜测精确率。

其三，数据发抖和噪声需正则化处理赏罚。差异基站上差异处事的属性不同相等大，譬喻一线都市必要常常会见外洋搜刮网站，三、四线都市对视频、游戏类应用的需求较大，差异属性的流量数据存在庞大差别，有着较大的发抖和噪声，并且部门数据的比例缺失，倒霉于模子进修。基于此，微软亚洲研究院针对差异基站节点和处事的数据举办正则化处理赏罚，使得在差异时刻点实习模子时，数据都可以在相对同等的漫衍区间，担保模子在差异时刻、差异信号上都能做到越发准确的进修。

其四，AI技能与行业洞察相团结，更精准。基于远传电信专业职员的行业履历，两边成立了一个常识库，与多条理智能猜测模子团结行使。譬喻运营职员会有些通例履历总结，相同A应用一样平常在午时12点阁下呈现流量岑岭、B搜刮网站的峰值也许会是晚上7、8点钟等，行业洞察和履历蕴蓄与猜测模子动态加权，更好地担保了整体流量猜测的精确率。

究竟上，在办理营业困难的同时，微软亚洲研究院但愿通过相助“授之以渔”，辅佐相助搭档具备AI的思想和手段。远传电信执行副总裁饶仲华暗示：“远传电信一向在探求将时刻序列融入到呆板进修中的打破点。此次超长建模的实现，让远传电信更好地把握了将时刻序列与神经收集模子关联的要领，这样的模子算法并不但范围于流量猜测上，只要数据富厚，有大量的时刻序列，触类旁通之后，相同的AI模子可以办理更多与时刻序列有关的营业题目。”

除此之外，远传电信对呆板进修所需的数据也有了进一步的相识，对数据的网络、处理赏罚与存储也形成了较为体系的要领。“已往，我们以为原始数据只要做了数据洗濯之后就可以行使，但究竟远比想象的伟大，个中数据的网络本领、存储时刻、局限巨细、处理赏罚进程城市影响数据的品格，影响呆板进修的实习历程，”远传电信执行副总裁饶仲华暗示。以AI流量猜测模子为例，猜测周期为15天时，必要持续3、4个月的数据；周期为一年，就必要3、4年的数据，而并不是一个月或一年的数据就足够。“在与微软研究员的切磋中，我们也形成了精采的数据网络方法，为未来的AI模子实习奠基高质量的数据基本。”

一向以来，远传电信都将用户体验放在第一位，但愿可以让用户享受到更高质量的收集处事，晋升用户满足度。

（编辑：湖南网）

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