New-Tech Magazine | Nov 2019

AI מוסף מיוחד

) AI טכנולוגיהאלחוטיתמבוססת בינהמלאכותית ( משנהאתחיי היום יוםשלנו

איציק מלכה, מנכ"ל ג'וניפר נטוורקס בישראל

ה

) AI שילוב בין בינה מלאכותית ( וטכנולוגיות האינטרנט האלחוטי

הטכנולוגיות – בין אם זה האלגוריתם של נטפליקס החוזה "תוכניות שאולי תאהבו" או הרכב האוטונומי של טסלה הלומד כיצד להתנהג בסביבה של רטיבות, כך vBLE עם AI רשתות אלחוטיות מבוססות מבטיחות קישוריות עשירה ואמינה יותר למשתמשי המובייל. למידת מכונה בסביבת ענן מספקת הערכות מטרים והשהייה 1-3 מיקום בדיוק של של תת-שניה, ההופכת יישומים מבוססי מיקום כמו ניווט בתוך מבנה ויישומי קרבה לאמינות ובעלויות משתלמות. מנתח את התנהגות הגולש ברשת AI בנוסף, האלחוטית ומאבחן טרנדים כך שבעיות מאותרות באופן יזום ומטופלות Wi - Fi לפני שהמשתמשים יודעים שהן קיימות אפילו. זה עדיין מוקדם יחסית לטכנולוגיות הללו, אך AI אלחוטיות מבוססות אנו רואים עוד ועוד עדויות לשימוש בטכנולוגיות אלו והתוצאות מפתיעות. AI רכיבים מרכזיים בבניית מנוע 4 ישנם : נתונים, מבנה WLAN עבור רשת אלחוטית וסיווג, מדע נתונים, ותובנות:

נתונים בדיוק כמו שאיכות היין תלויה באיכות הענבים, כך ניתן לבנות פלטפורמה שנדרשים עבורה נתונים AI מבוססת באיכות גבוהה – והרבה מהם. כדי לגשת לזה בצורה נכונה, יש לתכנת נקודות גישה אשר אוספות סטטוס לפני ואחרי ההתקשרות לרשת מכל מכשיר אלחוטי. נקודת הגישה נדרשות לאסוף הן נתונים ברי סנכרון והן נתונים שאינם ברי סנכרון. נתונים ברי סנכרון הינם הנתונים הרגילים אותם רואים ממערכות אחרות, כמו סטטוס הרשת. נתונים שאינם ברי סנכרון חשובים גם הם, שכן הם מספקים מידע על מצב המשתמש ליצירת רמות שירות, חווית שימוש ואבחון חריגות ואנומליות ברשת. מידע זה או מטא-דאטה (מידע אודות AI המידע), נשלח לענן, במקום בו מנוע ה- יכול לעבד נתונים אלו. מבנה וסיווג יחידות בסיסיות של בינה מלאכותית צריך לעבד את נתוני AI בשלב הבא, מנוע ה-

המתקדמות, ביותר מעצבות את החדשנות במגוון תעשיות, ומשפרות את חיי היום יום שלנו, בין אם אנו מטיילים, מתארחים בבית מלון, עושים קניות או מבקרים בבית חולים. לכל מקום אליו אנו הולכים, יכולות ה- ) שאפל וגוגל BLE ( Bluetooth Low Energy הפכו לסטנדרט במכשירים הסלולריים שלהם, מאפשרים חוויית משתמש אישית המבוססת על מיקום המשתמש ע"י שידור אותות ייחודיים לחיישנים הממוקמים במרחב. , כמו למידת מכונה בלתי AI טכנולוגיות מונחית, פותרות את ההליך היקר, הצורך זמן רב, והבלתי יעיל בו מהנדסים מאתרים ) בתוך מבנים RF פיזית את תדר הרדיו ( על מנת לאתר היכן לקבע את הגלאים ולכייל אותם ידנית. לעומת זאת, מכשירים ) החליפו vBLE וירטואלי ( BLE מבוססי גלאים מבוססי סוללה, ואפשרו הגדרה אוטומטית בעזרת תוכנה ועדכון רציף בזמן אמת.בשעה שכל RF של סביבת

New-Tech Magazine l 52