Red Hat ottimizza il supporto IA per i provider di servizi di telecomunicazioni

All'inizio di quest'anno, Chris Wright ha esposto le sue riflessioni sulle prospettive future per i provider di servizi di telecomunicazione nel 2024. Tenendo conto di queste iniziative, abbiamo appreso che l'obiettivo principale in quest'ambito sarà adottare l'automazione intelligente e le tecnologie di intelligenza artificiale con l'obiettivo di migliorare l'efficienza aziendale e operativa complessiva di reti, sicurezza, infrastruttura e applicazioni in un ambiente ibrido. Da allora, Red Hat ha rilasciato una serie di progetti interessanti in occasione del Red Hat Summit 2024, tra cui Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI, miglioramenti a Red Hat OpenShift AI e molto altro ancora. Grazie a questi prodotti, le società di telecomunicazioni avranno a disposizione potenti piattaforme di IA per migliorare le operazioni, ridurre i costi, migliorare il servizio clienti e promuovere l'innovazione.

Oggi intendo sottolineare in modo specifico come alcune delle novità annunciate basate sull'IA possono aiutare le società di telecomunicazioni a rimanere competitive grazie al rilevamento delle frodi, alla gestione avanzata dei dati, alle reti autonome, all'ottimizzazione delle risorse, alla gestione del traffico di rete, alla gestione dell'energia, ai chatbot, all'assistenza clienti personalizzata, ai modelli di IA nelle radio access network (RAN) e nel core e non solo, il tutto soddisfacendo le esigenze in crescita di un'infrastruttura digitale moderna.

Presentazione di Red Hat Enterprise Linux AI

Quest'anno Red Hat ha presentato RHEL AI, una piattaforma con modello fondativo che consente agli utenti di sviluppare, testare e distribuire modelli di IA generativa (GenAI) in modo più lineare. RHEL AI unisce la famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)  con licenza open source Granite di IBM Research, gli strumenti di allineamento dei modelli InstructLab basati sulla  metodologia LAB (allineamento su larga scala dei chatbot) e un approccio allo sviluppo dei modelli orientato alla community attraverso il progetto InstructLab. L'intera soluzione è un'immagine RHEL di avvio ottimizzata per i deployment di singoli server nel cloud ibrido ed è inclusa anche in Red Hat OpenShift AI, la piattaforma per operazioni ibride di apprendimento automatico (MLOps) di Red Hat per lo sviluppo, l'addestramento, l'ottimizzazione e la fornitura di modelli su larga scala in ambienti cluster distribuiti.

RHEL AI consentirà alle società di telecomunicazioni di ridurre gli ostacoli allo sviluppo, effettuare esperimenti ed eseguire il fine tuning dei modelli di IA, rendendo molto più semplice iniziare a pianificare come sfruttare l'intelligenza artificiale nelle organizzazioni senza dover fare un investimento iniziale significativo in competenze o hardware. L'offerta può anche aiutare a migliorare l'esperienza complessiva del cliente nel settore delle telecomunicazioni, consentendo non solo ai data scientist, ma anche a un gruppo più ampio di esperti in materia e del settore di contribuire all'addestramento, all'ottimizzazione e all'allineamento degli LLM. In questo modo i chatbot, gli assistenti al codice, i servizi per i consumatori e molti altri strumenti potranno essere sviluppati utilizzando l'input delle persone che svolgono queste attività direttamente, senza dover passare da un flusso di lavoro di data scientist. Questo aiuta le aziende di telecomunicazioni a guardare all'intelligenza artificiale in modo nuovo, come uno strumento con cui si può sperimentare in modo rapido ed efficiente, fornendo al contempo un percorso per lo sviluppo di funzionalità di IA derivate dalle proprie conoscenze e competenze uniche.

Rivoluzionare le operazioni di telecomunicazione con Red Hat OpenShift AI

Al Red Hat Summit, abbiamo annunciato nuove funzionalità per Red Hat OpenShift AI, una piattaforma ibrida e open source di IA e machine learning (ML) basata su Red Hat OpenShift che consente alle aziende di telecomunicazioni di sviluppare e distribuire applicazioni basate sull'IA su larga scala in tutti i sistemi di cloud ibrido. Sono disponibili numerosi aggiornamenti, tra cui:

• fornitura dei modelli dall'edge alle posizioni remote utilizzando Red Hat OpenShift a nodo singolo, ove applicabile per scenari di utilizzo specifici (anteprima tecnica);
• fornitura dei modelli migliorata con la possibilità di utilizzare più server con modelli per supportare sia l'IA predittiva che la GenAI
• sviluppo dei modelli migliorato e addestramento dei modelli distribuiti;
• visualizzazioni di monitoraggio dei modelli per le metriche sulle operazioni, prestazioni e altro ancora.

Tutti questi miglioramenti forniranno un'innovazione più rapida, una maggiore produttività e la possibilità di integrare l'IA nelle operazioni quotidiane delle società di telecomunicazioni. Ma come?

In generale, portare l'addestramento e la fornitura dei modelli all'edge può essere oneroso a causa della complessità della configurazione. Tuttavia, disporre di una piattaforma comune come Red Hat OpenShift AI dal core all'edge renderà questo lavoro più efficiente, con una maggiore automazione per ridurre le spese operative. Grazie all'automazione intelligente, le aziende di telecomunicazioni possono semplificare le operazioni di rete, migliorare le misure di sicurezza e ottimizzare l'assegnazione delle risorse. Questo è particolarmente importante, perché le società di telecomunicazioni devono far fronte alle pressioni finanziarie dovute alla modernizzazione dei sistemi esistenti e all'espansione delle reti 5G. Con l'IA all'edge, queste aziende potranno usufruire di un'elaborazione dei dati più rapida e processi decisionali in tempo reale; questo, a sua volta, può migliorare notevolmente le prestazioni delle applicazioni e dei servizi basati sull'IA. Questo approccio supporta il volume crescente di dati generati dalle macchine e migliora la connettività e le capacità di analisi.​  Dai servizi di digital concierge ai clienti aziendali, fino a scenari di utilizzo nel settore delle telecomunicazioni come il monitoraggio del traffico, la gestione del carico, l'ottimizzazione dell'infrastruttura, la gestione del ciclo di vita della rete o la gestione dei consumi.

Se pensiamo alla RAN, le società di telecomunicazioni potranno sfruttare i modelli di IA per un controllo più dinamico di frequenze, settori, celle e stazioni base per andare oltre le semplici preimpostazioni dell'orario. Inoltre, potranno applicare le tecniche di IA per le stime dei canali e le attività SON.

Red Hat OpenShift AI offre anche MLOps integrando le funzionalità di IA ed ML nel modello DevOps standard, coprendo l'intero ciclo di vita dei modelli di IA. Ciò include la creazione, l'addestramento, la fornitura e il monitoraggio di modelli di IA, con particolare attenzione al fine tuning per la precisione, che è fondamentale per le telecomunicazioni.

Turkcell, uno dei principali provider di servizi tecnologici e di telecomunicazione convergenti, ha sviluppato l'architettura dei servizi di IA e l'hub applicativo su Red Hat OpenShift per trasformare le esperienze dei clienti, promuovere l'efficienza operativa e immettere sul mercato più rapidamente una maggiore varietà di innovazioni per i consumatori e le aziende.

Inoltre, stiamo collaborando con i nostri partner per integrare più strettamente le loro tecnologie di IA con Red Hat OpenShift AI. Diamo un'occhiata alle novità che abbiamo annunciato con AMD, Intel, NVIDIA e Run.ai.

La stretta integrazione con AMD consentirà alle società di telecomunicazioni di abilitare le loro piattaforme con Red Hat OpenShift, incluso l'uso dei set di GPU più recenti. Inoltre, grazie all'ulteriore integrazione di Red Hat OpenShift AI con l'hardware per l'IA di Intel, le aziende di telecomunicazioni potranno realizzare l'interoperabilità dal datacenter al cloud fino all'edge con una maggiore portabilità dei carichi di lavoro di IA per sviluppare, eseguire e distribuire carichi di lavoro di IA ovunque sia necessario.

Red Hat ha inoltre annunciato una collaborazione con NVIDIA per consentire agli utenti di combinare i modelli di IA addestrati utilizzando Red Hat OpenShift AI con i microservizi NVIDIA NIM per sviluppare applicazioni basate su GenAI su un'unica piattaforma MLOps. Ciò consentirà ai provider di servizi di utilizzare Red Hat OpenShift come piattaforma di sviluppo per la creazione di copiloti come assistenti via chat per il servizio clienti, controlli di conformità, rilevamento dei malware e altro ancora.

Red Hat è al lavoro con Run:ai per integrare le funzionalità di gestione dell'infrastruttura IA e di orchestrazione della GPU per l'assegnazione delle risorse in Red Hat OpenShift AI. Semplificando le operazioni di intelligenza artificiale e ottimizzando l'infrastruttura alla base, questa collaborazione aiuterà i provider di servizi a ottimizzare le proprie risorse per la creazione di un'infrastruttura intelligente in grado di adattarsi e ottimizzarsi in base ai carichi di lavoro come la rete core 5G e le applicazioni RAN.

Maggiore automazione per le reti intelligenti del futuro

Red Hat Lightspeed si sta espandendo su tutte le piattaforme per offrire un'IA enterprise-ready per Red Hat OpenShift e Red Hat Enterprise Linux. L'obiettivo è offrire capacità intelligenti di elaborazione del linguaggio naturale che semplificano ulteriormente l'utilizzo delle piattaforme applicative cloud native e Linux di livello aziendale per gli utenti meno esperti e fungono da moltiplicatore di forze per i professionisti con esperienza.

Questo significa che molte aziende di telecomunicazioni che utilizzano RHEL come sistema operativo o Red Hat OpenShift per la gestione e lo sviluppo di app potranno sviluppare e distribuire software più rapidamente con l'aiuto dell'IA generativa. Grazie all'assistenza digitale, questo lavoro renderà più efficienti le operazioni IT e di rete, lasciando più tempo da dedicare all'innovazione aziendale. Le aziende di telecomunicazioni potranno sfruttare questi strumenti di automazione per la realizzazione, il deployment e la manutenzione delle reti di telecomunicazioni del futuro, portando i propri team a livelli di scalabilità ed efficienza senza precedenti.

Conformità normativa senza ostacolare l'innovazione

Red Hat ha annunciato l'automazione Policy as Code, una nuova funzionalità in arrivo nelle prossime versioni di Red Hat Ansible Automation Platform. Questo strumento consentirà di applicare le policy e la conformità a tutti gli ambienti hybrid cloud che includono un numero sempre crescente di applicazioni di intelligenza artificiale. Con un altro passo avanti verso la maturità dell'automazione, Policy as Code consentirà di adeguarsi ai requisiti interni o esterni in evoluzione e di prepararsi meglio all'espansione dell'infrastruttura a supporto della scalabilità dei carichi di lavoro di IA.

Questo significa che le società di telecomunicazioni potranno usufruire di:

• maggiore integrazione delle funzionalità e dei motori dei criteri con Ansible Automation Platform per migliorare il livello di sicurezza generale dell'infrastruttura;
• la possibilità di definire criteri in testo normale che possono essere tradotti e implementati nella propria infrastruttura, ad esempio: esegui un controllo di conformità su tutti gli switch della rete;
• maggior facilità nel soddisfare i requisiti normativi e la conformità.

Red Hat ha notevolmente migliorato la sua gamma di prodotti per fornire funzionalità di IA native per lo sviluppo, l'addestramento e il deployment di modelli da parte delle aziende di telecomunicazioni sia nell'area dell'IA predittiva che in quella della GenAI. Continueremo a migliorare questa offerta in modo che per i nostri clienti sia più semplice utilizzare l'IA per le proprie infrastrutture e servizi.