de.wedoany.com-Bericht: Nvidia und seine Partner haben auf der TM Forum „DTW Ignite 2026“ in Kopenhagen Schlüsselkomponenten und -lösungen für den Aufbau einer sicheren autonomen Telekommunikationsplattform vorgestellt. Sie bieten Betreibern einen praktischen Weg, um von der Automatisierung hin zu autonomen Netzwerken und Betriebsabläufen zu gelangen.
Die Branche bewegt sich auf wirklich autonome Netzwerke und Betriebsabläufe zu, bei denen KI-Agenten proaktiv Probleme überwachen und Änderungen zwischen Netzwerk-, IT- und Geschäftssystemen koordinieren können. Synthetische Daten, Telekommunikationsbereichsmodelle, eine sichere Agenten-Laufzeitumgebung und Simulationen bilden die Kernmodule einer sicheren autonomen Telekommunikationsplattform. Diese Agenten sind in der Lage, die Absichten der Betreiber zu verstehen, sicher in den Geschäfts- und Netzwerkdomänen zu handeln und gleichzeitig dem Menschen die Kontrolle über die Strategie zu überlassen.
Das Verständnis von Reasoning-Modellen im Telekommunikationsbereich ist die Grundlage für autonome Netzwerke. Diese speziellen Modelle müssen mit hochwertigen Datensätzen feinabgestimmt werden, doch 54 % der Betreiber geben an, dass Datenprobleme das größte Hindernis darstellen, da die wertvollsten Netzwerk- und Kundendaten zu sensibel sind. Synthetische Daten ermöglichen es Betreibern, die Vielfalt und Menge der Trainingsdaten sicher zu erhöhen, sensible Informationen zu schützen und internen Teams sowie externen Entwicklern Zugang zu produktionsnahen Telekommunikationsdatensätzen zu gewähren, ohne die ursprünglichen Kundenaufzeichnungen preiszugeben. SoftBank nutzt Technologien wie Nvidia NeMo Safe Synthesizer und Nvidia NeMo Anonymizer, um datenschutzfreundliche synthetische Datensätze zu erstellen, die die Struktur und Verteilung realer Netzwerkleistungs- und Konfigurationsdaten widerspiegeln. Diese werden zur Feinabstimmung ihres großen Telekommunikationsmodells und zum Aufbau spezialisierter Netzwerk-Agenten verwendet.
Da Betreiber nach Autonomie für End-to-End-Workflows streben, werden langlebige autonome KI-Agenten benötigt, die komplexe Aufgaben von Anfang bis Ende erledigen können. Die Nvidia NemoClaw Blueprint und die Nvidia OpenShell sichere Laufzeitumgebung bieten diesen Agenten richtlinienbasierte Schutzmechanismen und Sandbox-Zugriff auf Telekommunikationssysteme. AdaptKey arbeitet mit Betreibern zusammen, um sicherheitsgehärtete langlebige Agenten für den Betrieb selbstheilender 5G-Netzwerke zu pilotieren. Die von NemoClaw und OpenShell angetriebenen Agenten können Sicherheits- und Konnektivitätsprobleme erkennen und eingeschränkte Reparaturanfragen zur Ausführung an die KeySmith-Plattform von AdaptKey übermitteln, die Diagnosen koordiniert und Agenten ausführt, um überprüfbare Reparaturen im Kernnetz, Funkzugangsnetz und Abrechnungssystemen anzuwenden. Amdocs demonstrierte das Potenzial von NemoClaw und OpenShell für proaktive Kundendienst-Agenten, einschließlich eines Roaming-Unterstützungsszenarios: Ein autonomer Agent kann Kunden identifizieren, deren Roaming-Paket bald aufgebraucht ist, Genehmigungsoptionen anbieten und Aktionen innerhalb der Geschäftsrichtlinien und Betriebskontrollen ausführen. Amdocs hat diese Laufzeitumgebung auch auf autonome Data-Science-Agenten angewendet, um Kundenkonten zu analysieren und die Migrationsberechtigung zu bewerten, wodurch eine sortierte, entscheidungsreife Ansicht erstellt wird. NTT DATA verwendet die offenen Nvidia Nemotron-Modelle zusammen mit NemoClaw, um langlebige Agenten zur proaktiven Erkennung von Netzwerkleistungsverschlechterungen zu entwickeln. Diese Anomalie-Agenten können langfristige Leistungstrends verfolgen und relevante Fälle an Forschungs-Agenten zur detaillierten Telemetrieanalyse und Erstellung von Reparaturempfehlungen weiterleiten. ServiceNow bringt „Project Arc“ in den Telekommunikationsbereich, um autonome Agenten für Network Operations Center zu ermöglichen, die Incident Response ausführen. Arc kann Kontext aus E-Mails, Logs und Diagnoseinformationen in nicht verbundenen Systemen extrahieren und den gesamten Lebenszyklus von der ersten Warnung bis zur Zuweisung eines Tickets orchestrieren. Tata Consultancy Services entwickelt eine Multi-Fidelity-„KI-Sensor“-Architektur, bei der NemoClaw langlebige Agenten orchestriert, die von Nemotron und Nvidia NV-Tesseract angetrieben werden, um Probleme breit zu scannen und selektiv tiefere Diagnosen auszulösen, wodurch Betreiber einen schnelleren Weg von der Anomalie zur Aktion erhalten.
Da KI-Agenten mehr Verantwortung übernehmen, wird Simulation zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Entscheidungsunterstützung. Durch die Beschleunigung von Simulationen auf GPUs können Betreiber Agenten eine sichere, nahezu Echtzeit-Umgebung bieten. Forsk hat KI-basierte Funkausbreitungsmodelle in die Naos-RAN-Planungsplattform integriert und erreicht auf der Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU eine um das 200-fache schnellere Raytracing-Genauigkeit im Vergleich zur reinen CPU-Baseline. VIAVI Solutions beschleunigt seinen TeraVM AI RAN-Szenariogenerator, indem es groß angelegte RAN-Simulationen von CPUs auf die Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU verlagert. Erste Ergebnisse zeigen eine Steigerung des Simulationsdurchsatzes um Größenordnungen. Darüber hinaus hat VIAVI eine Blueprint für die IP-Netzwerkkonfiguration veröffentlicht, die die Verifizierung auf die IP- und Transportnetzwerkdomänen ausweitet. KDDI und das KDDI Research Institute arbeiten in Zusammenarbeit mit Nvidia, Keysight und Samsung Research America daran, beschleunigte Simulation in die 6G-Ära zu bringen. Sie nutzen Nvidia Aerial Omniverse Digital Twin und die Digital-Twin-Ready-Simulationstools von Keysight, die im KDDI KI-Rechenzentrum laufen, um hochgetreue RAN-Digital Twins zu erstellen. In dieser Umgebung können mehrere autonome Agenten sicher „Was-wäre-wenn“-Szenarien für das RAN simulieren und validieren, die von regionalen Optimierungsstrategien über zukünftige Funkbedingungen und Verkehrsänderungen bis hin zu neuen KI-Schnittstellenfunktionen reichen.
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