GSMA, MWC Barcelona 2026 sırasında GSMA tarafından düzenlenen 5G Futures Summit'te Gigauplink, Deterministik Gecikme ve Mobil Yapay Zeka Çağı için Ağ Evrimi başlıklı teknik incelemeyi yayınladı.

PRNewswire / BARSELONA, İspanya (İGFA) - Teknik dokümanda, mobil yapay zeka çağında operatörlerin yerel ses hizmetlerine yönelik gelişim ve değişim trendleri, uygulama senaryoları ve iş modelleri özetlenmektedir. Ayrıca, operatörlerin ses deneyimi merkezli ağlar oluşturmasına ve ses hizmetlerinin kullanıcı deneyimlerini önemli ölçüde iyileştirmesine yardımcı olmak için Yapay Zeka Arama deneyimlerini değerlendirmeye yönelik spesifikasyonları da detaylandırıyor.

Beyaz kitap, 5G-A ve yapay zeka arasındaki sinerjinin etkisiyle mobil iletişimin mobil yapay zeka çağına girdiğine işaret ediyor. Operatörler, yerel ses hizmetlerini geleneksel sesli aramalardan yapay zeka sesli aramalarına dönüştürüyor. Yapay zeka algoritmalarını ve bilgi işlem gücünü yerel IMS ses ağına entegre ederek, geleneksel sesli aramalar gelişmiş hizmetlere ve yenilikçi uygulamalara doğru evriliyor. Bu evrim, kullanıcılara istikrarlı, HD, görsel, akıllı ve verimli yeni nesil arama deneyimleri sunacak. Yapay zeka sürükleyici arama ve yapay zeka etkileşimli arama gibi gelişmekte olan yapay zeka arama hizmetleri, ağ bağlantısı ve yapay zeka yetenekleri konusunda yeni gereksinimler ortaya çıkarmaktadır.

Teknik incelemeye göre, yapay zeka tabanlı gürültü azaltma, yapay zekalı sürükleyici aramanın tipik bir uygulamasıdır.

Operatörler, çeşitli senaryolarda ortam gürültülerini ortadan kaldırmak için yapay zeka algoritmalarından yararlanarak daha net yerel aramalar sunabilir ve kullanıcılara daha sürükleyici deneyimler sağlayabilir. Yapay zeka tabanlı gürültü azaltma algoritmaları, ofisler (gürültü seviyesi > 40 dB), sokaklar (gürültü seviyesi > 60 dB) ve şantiyeler (gürültü seviyesi > 80 dB) gibi çeşitli senaryolarda kullanılabilir ve kullanıcıların terminallere ihtiyaç duymadan yüksek kaliteli ses hizmetlerinden yararlanmasını sağlar. Yapay zeka destekli gerçek zamanlı çeviri, yapay zeka etkileşimli aramanın tipik bir uygulamasıdır. Ses ağı yeteneklerinin geliştirilmesi sayesinde, uzun süredir devam eden dil engelleri ortadan kalkıyor. Yapay zeka araması, video görüşmeleri sırasında doğru ve gerçek zamanlı ses deşifresi veya çevirisi sağlayarak uluslararası çevrimiçi konferanslara katılan iş insanlarına, yabancı ülkelere seyahat eden turistlere ve işitme engelli kişilere etkili bir şekilde yardımcı olabilir.

Teknik dokümanda vurgulandığı gibi, operatörler iş modelini yükseltmek için yapay zeka yeteneklerini yerel ses hizmetlerine entegre edebilir ve günlük aramalara yeni bir canlılık katabilir. Kullanıcılar, aboneliklerini ödedikten sonra geleneksel aramalar sırasında yapay zeka odaklı gelişmiş işlevlerin keyfini çıkarabilir ve operatörlerin tek boyutlu trafikten para kazanmayı çok boyutlu deneyimden para kazanmaya dönüştürmesini sağlar.

Yapay zeka araması senaryolarında, kullanıcı deneyimlerinin nasıl ölçüleceği operatörler için yeni bir zorluktur. Teknik doküman, Yapay Zeka Aramasının deneyim değerlendirme modeli özelliklerini sistematik olarak tanımlamaktadır. Geleneksel HD ses hizmetlerinin üç deneyim göstergesine (QoE, QoS ve kapsama alanı) ek olarak, yapay zeka araması deneyim değerlendirme modeli özelliklerine üç gösterge daha (yapay zeka çevreleyen deneyimler, yapay zeka etkileşimli deneyimler ve QoI) eklenmiştir. Çevreleyen arama, temel sesli aramaların kullanıcı deneyimlerini büyük ölçüde iyileştirebilir. Örneğin, MOS ve SNR önemli ölçüde artar. İnteraktif arama, ağın ekran paylaşımı, gerçek zamanlı çeviri ve temsilcilerle etkileşim gibi gelişmiş deneyimler sunan Veri Kanalı (DC) ve Video Kanalı (VC) dahil olmak üzere yeni etkileşim kanalları ve yetenekleriyle donatılmasını gerektirir. QoI, ses ağının zekasını ölçmek için önemli bir göstergedir. Ölçüm, yüksek kaliteli yapay zeka modelleri, esnek yapay zeka yönetimi, yapay zeka tabanlı ağ/kullanıcı durumu farkındalığı ve karar verme ve kapsayıcı yapay zeka hizmet yeteneklerini kapsar. Bunlar, ses deneyimi yükseltmeleri için temel ağ güvencesi sağlayabilir.

ITU, çok modlu AI uygulamalarının kullanıcı deneyimlerini değerlendirmek için P.AI-MOS adlı bir çalışma projesi başlatırken, yapay zeka araması ses deneyimi standartları için öneriler araştırma aşamasındadır. Deneyim değerlendirme modelinin geliştirilmesini hızlandırmak için GSMA ve sektör ortakları, yapay zeka uygulamalarının temel kalite göstergelerini (KQI'ler) ağların temel performans göstergeleriyle (KPI'ler) eşleştiren kurallar oluşturmak için ortak çaba gösterme çağrısında bulunuyor. Bu çabalar, mobil yapay zeka hizmet deneyimi standartlarının oluşturulmasını hızlandırmayı ve mobil yapay zeka endüstrisinin ilerlemesi için daha güçlü bir destek sağlamayı amaçlamaktadır.