Oportunidades para IA e redes de computadores

A IA cumpre bem a função na resolução da complexidade das redes de TI em expansão

O conceito mais simplificado de inteligência artificial (IA) é um software que realiza uma tarefa com o auxílio de um especialista humano. Nesse sentido, a IA cumpre bem a função na resolução da complexidade das redes de TI em expansão. A convergência de diferentes tecnologias possibilita à IA revolucionar completamente o setor das redes com novos níveis de informações e automação. Dessa forma, existe grande expectativa na área de IA para redes, o que agrega significativamente melhorias contínuas para empresas em praticamente todos os setores. No decorrer deste artigo, conheceremos um pouco mais sobre as oportunidades para IA e redes de computadores.

A princípio, a proliferação de dispositivos, dados e pessoas tornou o gerenciamento das infraestruturas de TI ainda mais complexo. Em contrapartida, em detrimento da limitação ou redução de boa parte dos orçamentos de TI, as empresas precisam encontrar uma forma assertiva de gerenciar essa complexidade, então, muitas organizações buscam ajuda da inteligência artificial para melhor performar e encontrar oportunidades para IA e redes de computadores.

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Oportunidades reais para IA e redes de computadores

Tecnologias de IA para crescimento em redes de computadores

Contudo, a IA para ser bem-sucedida precisa de aprendizado de máquina (ML), que é o uso de algoritmos para analisar dados, aprender com eles e fazer uma determinação ou previsão sem exigir instruções explícitas. Entretanto, os avanços realizados nas capacidades de computação e armazenamento facilitaram a evolução do ML para modelos estruturados amplamente complexos, como o aprendizado profundo (DL), que utiliza redes neurais para mais informações e automação. O processamento de linguagem natural (NLP) é outra tendência que levou a um avanço recente da IA, especialmente na área das casas virtuais e dos assistentes de TI. O NLP operacionaliza reconhecimento com base em voz e palavra para facilitar ainda mais a interface com máquinas por meio de dicas e consultas de linguagem natural.

Criação de um sistema de IA em ambientes de rede

De antemão, sem a estratégia de IA adequada, a TI fica impedida de acompanhar os requisitos de rede rígidos atuais. Aqui, é possível encontrar vários elementos tecnológicos incluídos em uma estratégia de IA.

Dados: qualquer solução de IA significativa começa com muitos dados de qualidade. A IA constrói gradativa e continuamente a própria inteligência ao longo do tempo através da coleta e da análise de dados. Quanto mais diversificados forem os dados coletados, mais inteligente se tornará a solução de IA. No caso de aplicativos em tempo real que envolvam dispositivos de “borda” altamente distribuídos, como IoT e dispositivos móveis, por exemplo, é imprescindível coletar dados de praticamente todo dispositivo de borda instantaneamente, em tempo real e, em seguida, processá-los localmente, ou muito próximo em um computador de borda ou na nuvem usando algoritmos de IA.

Especialidade em domínios específicos: seja ajudando um médico no diagnóstico de câncer ou permitindo que um administrador de TI detecte problemas sem fio, as soluções de IA precisam de dados identificados com base em conhecimento específico do domínio. Essas partes de metadados ajudam a IA a reduzir o problema em segmentos menores que podem ser usados para treinar os modelos de IA.

Essa tarefa pode ser realizada usando métricas voltadas para o design, que são categorias de dados estruturados para classificar e monitorar a experiência do usuário sem fio.

Caixa de ferramentas de ciência de dados: assim que o problema tiver sido dividido em partes de metadados específicas do domínio, esses metadados estarão prontos para ser alimentados no mundo poderoso do ML e do big data.

Várias técnicas, como redes ML e neurais supervisionadas ou não, devem ser empregadas para analisar dados e apresentar informações práticas.

Assistente de rede virtual: filtragem colaborativa é uma técnica de ML em que muitas pessoas vivenciam quando escolhem um filme no Netflix ou compram algo na Amazon, e recebem recomendações de filmes ou itens semelhantes. Além de recomendações, a filtragem colaborativa pode ser aplicada para classificar grandes conjuntos de dados e identificar, além de correlacionar, aqueles que formam uma solução de IA para um problema em especial.

O papel do assistente de rede virtual

O papel do assistente de rede virtual

Na IA para redes, por exemplo, o assistente de rede virtual pode funcionar em um ambiente sem fio como um especialista sem fio virtual que ajuda a resolver problemas complexos. Em outras palavras, seria um assistente de rede virtual interagindo com dados de qualidade, experiência em domínio e sintaxe (métricas, classificadores, causas principais, correlações e classificação) para fazer recomendações preditivas de como evitar dificuldades e oferecer informações práticas sobre como corrigir problemas existentes. Ele pode aprender nuances da rede sem fio e responder a perguntas como “O que deu errado?” e “Por que isso aconteceu?”. Esses são alguns tipos de avanços automatizados que a IA está permitindo.

Vantagens reais de oportunidades para IA e redes de computadores

Apesar de existir muita expectativa na IA, no entanto IA para redes é algo bem materializado, prático e real e já agrega valor substantivo para empresas em quase todos os setores. Dessa forma, percebemos fortes exemplos de como redes orientadas por IA podem ajudar o ambiente.

Detecção de anomalias na série temporal: muitos dispositivos em execução nas redes atuais foram inventados há 20 anos e não dão suporte a mensagens de gerenciamento atuais. A IA pode detectar anomalias na série temporal com uma correlação que permite aos engenheiros de rede encontrar relações entre os eventos de maneira rápida, que não ficariam tão evidentes mesmo para um especialista com ampla atuação e expertise em redes.

Investimento em IA e redes de computadores

Correlação do evento e análise da causa principal: a IA pode usar várias técnicas de mineração de dados para explorar terabytes de dados em questão de minutos. Essa possibilidade favorece a rápida do recurso, tais como: sistema operacional, tipo de dispositivo, ponto de acesso ou switch está mais relacionado a um problema na rede, o que agiliza a resolução do problema pelos departamentos de TI.

Previsão das experiências do usuário: nos dias atuais, a divisão proporcional da largura de banda da aplicação acontece especialmente por meio do planejamento da capacidade e dos ajustes manuais. Em breve, a IA será capaz de prever o desempenho da Internet de um usuário, o que permite a um sistema ajustar dinamicamente a capacidade da largura de banda com base em quais aplicativos estão em uso em momentos específicos. O planejamento manual proporcionará uma análise preditiva comunicada por tendências históricas e informações do calendário atual.

Autoguiado: a IA permite que sistemas de TI se corrijam para obter um tempo de atividade máximo e ofereçam ações prescritivas sobre como corrigir problemas que ocorram. Além disso, as redes controladas por IA podem registrar e salvar dados antes de um evento ou interrupção na rede, auxiliando na solução de problemas.

A IA ajuda também a reduzir custos, proporcionando às empresas o atingimento das metas para oferecer as melhores experiências de TI e usuário possíveis.

Gostou deste artigo? Esperamos que você tenha conhecido um pouco mais sobre oportunidades de crescimento para o setor de inteligência artificial e redes de computadores.

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