Sfruttare i dati per ottimizzare i servizi di rete
Il ruolo degli operatori di rete mobile sta cambiando rapidamente. Le interazioni sociali stanno diventando la forza trainante di Internet, e le reti fungono sempre più spesso da mezzo per lo scambio di dati. «Sfruttare questi dati potrebbe aiutarci a capire in modo critico come viviamo le nostre vite e quindi come ottimizzare le infrastrutture, ad esempio i trasporti e le telecomunicazioni», spiega Weisi Guo, il coordinatore originale del progetto DAWN4IoE, docente all’Università Cranfield nel Regno Unito. «Proprio a questo ci riferiamo con il termine città intelligenti.» Uno dei problemi più importanti è il fatto che le reti tradizionali non sono consapevoli dei dati sociali. Pertanto, gli operatore di rete devono pianificare il servizio basandosi sulle migliori conoscenze disponibili, ad esempio quante persone in una determinata area è probabile che lo utilizzino. Tuttavia, non è possibile adattare in tempo reale il contesto sociale di erogazione del servizio. «Le reti di comunicazione non sono molto sensibili alle fluttuazioni a breve termine, come nel caso di una grande quantità di messaggi scambiati durante uno sciopero dei treni», aggiunge Guo. «Questo può causare una cattiva ricezione di rete.»
Comprendere il comportamento dei consumatori per contestualizzare l’uso della rete
Il progetto DAWN4IoE, coordinato dall’Università di Warwick e sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si è proposto di affrontare questa sfida. «Il progetto ha voluto studiare in modo proattivo come utilizzare i dati per comprendere meglio i sentimenti e i comportamenti dei consumatori e per contestualizzare ciò che sta accadendo», spiega Guo. Questi dati possono poi essere usati per fornire informazioni quasi in tempo reale, al fine di ottimizzare i servizi di rete, evidenziando gli eventi in corso e spiegandone il motivo. «Ad esempio: un particolare evento è un’anomalia o è probabile che si ripeta?», spiega Guo. «E come può una rete regolarsi in futuro per anticipare proattivamente un evento simile?»
Ottimizzare le reti di comunicazione
Il consorzio DAWN4IoE ha riunito università e imprese start-up, che hanno fornito il software e i dati dei casi di studio su cui i ricercatori hanno potuto lavorare. Uno dei risultati è stato un catalogo di dati sui problemi potenzialmente utili per un fornitore di rete. L’équipe ha anche sviluppato modelli linguistici basati sull’intelligenza artificiale, progettati per decifrare esattamente le conversazioni. «L’inglese può essere una lingua capricciosa», osserva Guo. «Per esempio, dire “the reception is really bad” [la ricezione è pessima/il ricevimento è pessimo, n.d.T] potrebbe riferirsi al servizio telefonico o a un ricevimento di nozze a cui si sta partecipando.» I modelli di intelligenza artificiale sono stati utilizzati non solo per identificare le parole chiave, ma anche per comprendere le frasi da un punto di vista grammaticale e di utilizzo. Sono stati quindi sviluppati algoritmi di progettazione e calcolo mobile edge per applicare le scoperte e ottimizzare la copertura di rete. «Ad esempio, un operatore potrebbe voler aggiungere più spettro a una specifica stazione ferroviaria se un treno è stato soppresso e sa che i passeggeri stanno inviando messaggi in merito», aggiunge Guo.
Applicare i dati in tempo reale nella pratica ingegneristica
Guo ritiene che l’inserimento dei dati dei consumatori in tempo reale nella pratica ingegneristica, in modo automatizzato e proattivo, sia fondamentale per fornire un servizio migliore in tempo reale. «Vogliamo cambiare il modo di pensare alle operazioni di rete», afferma. «La filosofia dovrebbe essere quella di fornire capacità e servizi dinamici e personali.» Un importante passo successivo sarà quello di integrare questo approccio negli standard e nelle pratiche effettive di comunicazione 6G. «La normalizzazione è fondamentale per far sì che ciò avvenga», conclude.
Parole chiave
DAWN4IoE, wireless, Internet, città intelligenti, IA, telecomunicazioni
