Red Hat expande serviços à IA para provedores de telecomunicações

No início deste ano, Chris Wright refletiu sobre o futuro dos provedores de serviços de telecomunicação em 2024. Com essas iniciativas em mente, vimos que o foco das empresas de telecom será adotar tecnologias de automação inteligente e IA para melhorar a eficiência geral dos negócios e das operações de rede, segurança, infraestrutura e aplicações em um ambiente híbrido. Desde então, a Red Hat lançou vários projetos interessantes no Red Hat Summit 2024, como o Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI, melhorias no Red Hat OpenShift AI e muito mais. O objetivo é oferecer plataformas de IA avançadas que ajudem a melhorar as operações, reduzir os custos, aprimorar o atendimento ao cliente e promover a inovação.

Hoje, quero destacar especificamente como algumas dessas novidades em IA auxiliam as empresas de telecom a se manterem competitivas, sem deixar de atender às crescentes demandas de uma infraestrutura digital moderna. Isso é feito com gerenciamento aprimorado de dados e do tráfego de rede e de energia, detecção de fraudes, otimização de redes autônomas e de recursos, chatbots, suporte personalizado ao cliente, modelos de IA nas redes de acesso via rádio (RAN), núcleo e muito mais.

Red Hat Enterprise Linux AI

Este ano, a Red Hat anunciou o RHEL AI, uma plataforma de modelos de base (foundation models) que permite aos usuários desenvolver, testar e implantar modelos de IA generativa (GenAI) de forma mais simples. O RHEL AI reúne a família Granite de Large Language Models (LLM) com licença open source da IBM Research, ferramentas de alinhamento de modelos InstructLab baseadas na metodologia  LAB (alinhamento em larga escala de chatbots) e uma abordagem de desenvolvimento de modelos voltada à comunidade por meio do projeto InstructLab. Toda a solução é empacotada como uma imagem RHEL otimizada e inicializável para implantações de servidor individuais na nuvem híbrida. Ela também está inclusa no Red Hat OpenShift AI, a plataforma híbrida de operações de Machine Learning (MLOps) da Red Hat, que permite criar, treinar, ajustar e disponibilizar modelos em escala em ambientes de cluster distribuídos.

O RHEL AI reduz as barreiras para desenvolver, testar e fazer o ajuste fino dos modelos de IA. Assim, fica muito mais fácil para as empresas de telecom entenderem o potencial da IA em suas organizações sem precisar de um grande investimento inicial em habilidades ou hardware. Isso também ajuda a melhorar a experiência geral dos clientes de telecom, com a contribuição de uma variedade maior de especialistas, além dos cientistas de dados, para o treinamento, ajuste e alinhamento dos LLMs. Desse modo, é possível criar chatbots, assistentes de código, serviços ao consumidor e muito mais com o conhecimento das pessoas que realizam essas tarefas diretamente, sem a necessidade de passar por um fluxo de trabalho de cientista de dados. Com isso, as empresas de telecom têm uma nova perspectiva sobre a IA, como algo que pode ser testado de forma ágil e eficaz, além de abrir caminho para criar recursos de IA a partir de seus conhecimentos e habilidades únicos.

Revolução nas operações de telecom com o Red Hat OpenShift AI

No Red Hat Summit, anunciamos os novos recursos do Red Hat OpenShift AI, uma plataforma híbrida aberta de IA e Machine Learning (ML) baseada no Red Hat OpenShift. Com ela, as empresas de telecom podem criar e entregar aplicações com IA em escala em nuvens híbridas. Há diversas atualizações, como, por exemplo:

• Disponibilização de modelos na edge para locais remotos usando o Red Hat OpenShift de nó único, conforme aplicável a casos de uso específicos (prévia de tecnologia)
• Disponibilização aprimorada de modelos com a capacidade de usar vários servidores de modelo para oferecer suporte à IA generativa e preditiva
• Desenvolvimento aprimorado de modelos e treinamento de modelos distribuídos
• Visualização e monitoramento de modelos para obter métricas operacionais, de desempenho e muito mais

Todas essas melhorias visam acelerar a inovação, aumentar a produtividade e incorporar a IA às operações diárias das empresas de telecom. Mas como?

De modo geral, levar o treinamento e a disponibilização de modelos para a edge pode ser caro devido à complexidade da configuração. Mas ter uma plataforma comum do núcleo à edge, como o Red Hat OpenShift AI, torna essa tarefa mais eficiente. Isso porque o aumento da automação ajuda a reduzir os gastos operacionais. A automação inteligente permite às empresas de telecom simplificar as operações de rede, melhorar as medidas de segurança e otimizar a alocação de recursos. Isso é ainda mais essencial devido às pressões financeiras para modernizar os sistemas legados e expandir as redes 5G. Com a IA na edge, as empresas de telecom obtêm processamento de dados mais rápido e tomada de decisões em tempo real, o que pode melhorar significativamente o desempenho das aplicações e serviços com IA. Essa abordagem atende ao volume crescente de dados gerados por máquina e aprimora os recursos de conectividade e analytics​.  Por exemplo, serviços de atendimento digital para clientes empresariais ou casos de uso de telecom, como monitoramento de tráfego, ajuste da infraestrutura e gerenciamento de carga, do ciclo de vida da rede ou de energia.

Em relação à RAN, as empresas de telecom poderão usar modelos de IA para ter um controle mais dinâmico das frequências, setores, células e estações-base além dos horários predefinidos ao longo do dia. É possível aplicar técnicas de IA para estimativas de canal e trabalho em redes auto-organizadas.

O Red Hat OpenShift AI também oferece MLOps, integrando recursos de IA e ML ao modelo padrão de DevOps em todo o ciclo de vida dos modelos de IA. Isso inclui criar, treinar, servir e monitorar modelos de IA, com foco no ajuste fino da precisão, essencial para as empresas de telecom.

A Turkcell, uma das principais provedoras de serviços de tecnologia e telecomunicação convergente, criou um hub de aplicações e arquitetura de serviços de IA no Red Hat OpenShift para transformar as experiências dos clientes, aumentar a eficiência operacional e acelerar o lançamento de inovações para a empresa e para os clientes com maior diversidade.

Também estamos trabalhando com nossos parceiros para integrar ainda mais suas tecnologias de IA avançadas ao Red Hat OpenShift AI. Vamos conhecer as novidades que envolvem a AMD, Intel, NVIDIA e Run.ai.

A forte integração com a AMD ajudará as empresas de telecom a capacitar suas plataformas com o Red Hat OpenShift, incluindo o uso dos conjuntos de GPU mais recentes. Ao integrar ainda mais o Red Hat OpenShift AI com o hardware de IA da Intel, as empresas de telecom alcançarão a interoperabilidade do data center à nuvem e à edge, com maior portabilidade para criar, executar e implantar cargas de trabalho de IA sempre que necessário.

A Red Hat também anunciou uma colaboração com a NVIDIA para permitir que os usuários combinem modelos de IA treinados usando o Red Hat OpenShift AI com microsserviços NVIDIA NIM para desenvolver aplicações orientadas por GenAI em uma única plataforma de MLOps. Com isso, os provedores de serviços poderão usar o Red Hat OpenShift como uma plataforma de desenvolvedor para criar copilotos, como assistentes de chat de atendimento ao cliente, verificações de conformidade, detecção de malware e muito mais.

A Red Hat está trabalhando com a Run:ai para levar os recursos de gerenciamento da infraestrutura de IA para alocação de recursos, bem como as funcionalidades de orquestração de GPU, para o Red Hat OpenShift AI. Ao simplificar as operações de IA e otimizar a infraestrutura subjacente, essa colaboração auxiliará os provedores de serviços a otimizar seus recursos, criando uma infraestrutura inteligente que se adapta e se ajusta às cargas de trabalho como, por exemplo, 5G core e aplicações de RAN.

Maior automação para as redes inteligentes do futuro

O Red Hat Lightspeed está sendo expandido para outras plataformas para impulsionar a IA empresarial no Red Hat OpenShift e no Red Hat Enterprise Linux. O objetivo é oferecer recursos inteligentes de processamento de linguagem natural, tornando o Linux de nível empresarial e as plataformas de aplicações nativas em nuvem da Red Hat ainda mais fáceis de usar para usuários iniciantes, além de atuar como multiplicador de forças para profissionais experientes.

Com isso, diversas empresas de telecom que usam o Red Hat OpenShift para gerenciar e desenvolver aplicações ou o RHEL como sistema operacional poderão criar e entregar software mais rapidamente com a ajuda da GenAI. E a assistência digital também tornará as operações de TI e rede mais eficientes, liberando tempo para inovações modernas ou essenciais. As empresas de telecom poderão usar essas ferramentas de automação para construir, implantar e fazer a manutenção de redes preparadas para o futuro, oferecendo escala e eficiência inigualáveis às equipes.

Conformidade regulatória sem prejudicar a inovação

A Red Hat anunciou a automação de Policy as Code, um novo recurso que estará disponível nas próximas versões do Red Hat Ansible Automation Platform. Ele ajudará a aplicar políticas e conformidade em estados de nuvem híbrida, que incluem um número cada vez mais variado e crescente de aplicações de IA. O Policy as Code é mais uma etapa na maturidade da automação, possibilitando aderir às mudanças nos requisitos internos e externos, além da preparação para a expansão da infraestrutura para aceitar cargas de trabalho de IA em escala.

As vantagens para as empresas de telecom são:

• Integração mais forte de recursos e mecanismos de política com o Ansible Automation Platform para melhorar as medidas gerais de segurança da infraestrutura
• Capacidade de definir políticas em texto simples, que podem ser traduzidas e implementadas na infraestrutura (por exemplo, verificar a conformidade em todos os switches da rede)
• Mais facilidade para atender aos requisitos regulatórios e de conformidade

A Red Hat melhorou significativamente seu portfólio de soluções oferecendo recursos de IA nativos, para que as empresas de telecom desenvolvam, treinem e implantem modelos na área da IA generativa e preditiva. Continuaremos aprimorando essa oferta para facilitar o consumo de IA nas infraestruturas e serviços de nossos clientes.