O Softbank desenvolveu um modelo de linguagem voltado para o setor de telecomunicações. Anunciado nesta quarta-feira, 19, o Large Telecom Model (LTM) é treinado em conjuntos de dados diversos — que vão desde os dados de rede da operadora até o know-how de design, gestão e operação que a empresa acumulou ao longo dos anos.
O LTM possibilita inferências avançadas no design, na gestão e na operação de redes celulares. No futuro, a SoftBank continuará avançando em pesquisa e desenvolvimento para poder implementar o LTM em suas próprias operações.
O grupo japonês também desenvolveu modelos de IA especializados por meio de ajuste fino do LTM, que foi especificamente projetado para otimizar as configurações de estações rádio-base, viabilizando operações avançadas de rede celular.
Os modelos ajustados foram calibrados para prever configurações para estações rádio-base (ERBs) reais que haviam sido excluídas da fase de treinamento, e suas previsões foram posteriormente verificadas por especialistas internos, alcançando uma precisão superior a 90%.
Comparado a fluxos de trabalho manuais ou parcialmente automatizados, a abordagem liderada pelo LTM reduz o tempo necessário para fazer essas alterações de dias para minutos, e com precisão semelhante. A companhia acredita que, com a solução implementada, há um grande potencial de economia de tempo e custos operacionais, além de reduzir erros humanos com o LTM.
Os estudos do Softbank mostraram que, ao ajustar o LTM para casos de uso específicos, será mais fácil desenvolver modelos de IA dedicados e adaptados a diversos cenários operacionais em redes celulares. O LTM também funciona como uma base para a iniciativa “AI for RAN”, que visa aprimorar o desempenho da RAN (Radio Access Network) por meio de IA. No futuro, espera-se que o LTM sirva como um modelo para o design de redes e apoie o desenvolvimento de agentes de otimização de rede baseados em IA.
Softbank apresenta exemplos das possibilidades com o LTM
Na área urbana de Tóquio, o modelo gera configurações para novas implantações de ERBs. O modelo recebe solicitações para implantar uma nova ERB em uma área específica, juntamente com informações adicionais, como configurações de ERBs existentes e desempenho da rede, e fornece uma lista de configurações recomendadas para a nova ERB.
Em um cenário que pressupõe a realização de um evento especial, o modelo gera alterações de configuração para as ERBs da área ao redor. O modelo recebe solicitações para otimizar as configurações de uma ERB específica, juntamente com informações adicionais, como configurações atuais e desempenho da rede, e fornece recomendações de mudanças na configuração da ERB alvo.
O Softbank pretende utilizar o LTM em sua própria rede para aprimorar sua eficiência, criar novos serviços e oferecer experiências com mais qualidade.
