de.wedoany.com-Bericht: Nokia hat mehrere Upgrades seines Portfolios für autonome Netze angekündigt und eine Reihe von Fähigkeiten im Bereich der agentischen KI (agentic AI) eingeführt. Ziel ist es, Telekommunikationsbetreibern zu helfen, den Betrieb zu vereinfachen, die Netzwerkleistung zu verbessern und effektiver auf die zunehmend komplexen, dynamischen Verkehrsanforderungen zu reagieren.
Auf der Konferenz Digital Transformation World (DTW) in Kopenhagen stellte Nokia die neue Autonomous Networks Agent Library vor, veröffentlichte die neueste Version der Autonomous Networks Suite, erweiterte die RAN-Automatisierung und präsentierte neue KI-gesteuerte Frameworks für IP-, Festnetz- und optische Netze. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Betreibern, schrittweise verschiedene Elemente von KI und agentischer Automatisierung im gesamten Technologie-Stack einzuführen, während sie gleichzeitig die betriebliche Kontrolle und das Vertrauen in die bestehende Netzumgebung bewahren.
Da sich Netze von statischen Infrastrukturen zu programmierbaren KI-nativen Plattformen entwickeln, wächst der Druck, unvorhersehbare Verkehrsmuster zu bewältigen, die durch KI-intensive Arbeitslasten verursacht werden. Diese Fortschritte zielen darauf ab, Betreiber zu einer höheren Stufe der Netzautonomie zu führen, schnellere Entscheidungen, automatisierte Abläufe und eine effizientere Nutzung von Netzressourcen zu ermöglichen.
Die Agent Library von Nokia bietet vorgefertigte KI-Agenten, die komplexes Denken, autonomes Handeln und tiefgehendes Telekommunikations-Know-how kombinieren, um Probleme in den Bereichen Sicherheit, Assurance und Service-Operations zu lösen. Mit integrierter Beobachtbarkeit, Governance und „Glasbox-Autonomie“ helfen diese Agenten Betreibern, unter dynamischen Live-Netzbedingungen schnellere, kontextbewusste Entscheidungen zu treffen, einschließlich der Identifizierung von Zero-Day-Angriffen, der Ableitung komplexer Anomalien, der Ereignisklassifizierung für die Ursachenanalyse, der Fehlerbehebung bei Service-Orders und der Multi-Agenten-Koordination. Im Vergleich zu herkömmlichen Betriebsabläufen liegt die Produktivitätssteigerung typischerweise zwischen 60 % und 80 %.
Autonome Netze sind für die Zukunft der Telekommunikation von entscheidender Bedeutung, und agentische KI ist ein Schlüsselfaktor für die Verwirklichung autonomer Netze. Nokia setzt seine agentische KI im gesamten Portfolio ein und hat bereits quantifizierbaren geschäftlichen Nutzen erzielt.
Die Autonomous Networks Suite führt lokale Bereitstellungsoptionen und neue Anwendungsfälle ein, die darauf abzielen, Geschäftsergebnisse zu verbessern, darunter eine höhere VoLTE-Dienstqualität, verbesserte Beobachtbarkeit und eine optimierte Benutzererfahrung im Funkzugangsnetz.
Die MantaRay SMO-Lösung von Nokia ist Open RAN-konform und verfügt über Non-Real-Time-RIC-Funktionen mit KI-gestützten rApps, die komplexe Funknetze verwalten, Anomalien erkennen und dynamisches Network Slicing unterstützen können. Nokia arbeitet mit Betreibern wie NTT DOCOMO zusammen, um durch MantaRay SON, AutoPilot-Tests sowie zukünftige Non-RT-RIC- und rApp-Entwicklungen die SMO-gesteuerte Autonomie voranzutreiben.
Gleichzeitig umfassen die Upgrades der agentischen KI-Frameworks für IP-, Festnetz- und optische Netze: Im IP-Bereich ermöglicht die Network Services Platform (NSP) Betreibern den Einsatz von KI-Agenten, deren erste Anwendung ein KI-gestützter Fehlerbehebungs-Agent ist; im Festnetzbereich helfen neue agentische KI-Fähigkeiten in den Plattformen Altiplano, Corteca und Broadband Easy, die Lösungsrate der First-Level-Helpdesks auf über 50 % zu steigern, Netzereignisse innerhalb von fünf Minuten zu bestätigen und Rückrufe um 50 % zu reduzieren; im Bereich optischer Netze erkennt das neue WaveSuite-Agentic-Framework KPI-Anomalien und photonische Geräteausfälle proaktiv, bevor sie die Serviceleistung beeinträchtigen.
Diese Fortschritte betten KI-Fähigkeiten direkt in bestehende Netzmanagement-Plattformen ein und ermöglichen es Betreibern, die Automatisierung in ihrem eigenen Tempo einzuführen und die Anwendungsfälle im Laufe der Zeit zu erweitern. Zu den Vorteilen für Betreiber gehören eine schnellere Behebung von Netzereignissen, eine höhere Betriebseffizienz und eine größere Servicezuverlässigkeit.
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