ترجمه فارسی مقاله مدل‌های بنیادی مخابرات: کاربردها، چالش‌ها و روندهای آینده

چکیده

Telecom networks are becoming increasingly complex, with diversified deployment scenarios, multi-standards, and multi-vendor support. The intricate nature of the telecom network ecosystem presents challenges to effectively manage, operate, and optimize networks. To address these hurdles, Artificial Intelligence (AI) has been widely adopted to solve different tasks in telecom networks. However, these conventional AI models are often designed for specific tasks, rely on extensive and costly-to-collect labeled data that require specialized telecom expertise for development and maintenance. The AI models usually fail to generalize and support diverse deployment scenarios and applications. In contrast, Foundation Models (FMs) show effective generalization capabilities in various domains in language, vision, and decision-making tasks. FMs can be trained on multiple data modalities generated from the telecom ecosystem and leverage specialized domain knowledge. Moreover, FMs can be fine-tuned to solve numerous specialized tasks with minimal task-specific labeled data and, in some instances, are able to leverage context to solve previously unseen problems. At the dawn of 6G, this paper investigates the potential opportunities of using FMs to shape the future of telecom technologies and standards. In particular, the paper outlines a conceptual process for developing Telecom FMs (TFMs) and discusses emerging opportunities for orchestrating specialized TFMs for network configuration, operation, and maintenance. Finally, the paper discusses the limitations and challenges of developing and deploying TFMs.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

شبکه های مخابراتی با سناریوهای استقرار متنوع ، چند استاندارد و پشتیبانی چند فروشنده به طور فزاینده ای پیچیده می شوند.ماهیت پیچیده اکوسیستم شبکه مخابراتی چالش هایی را برای مدیریت ، بهره برداری و بهینه سازی شبکه ها ارائه می دهد.برای پرداختن به این موانع ، هوش مصنوعی (AI) به طور گسترده ای برای حل کارهای مختلف در شبکه های مخابراتی اتخاذ شده است.با این حال ، این مدل های AI معمولی اغلب برای کارهای خاص طراحی شده اند ، به داده های دارای برچسب گسترده و پر هزینه برای جمع آوری که نیاز به تخصص تخصصی از راه دور برای توسعه و نگهداری دارند ، متکی هستند.مدل های هوش مصنوعی معمولاً در تعمیم و پشتیبانی از سناریوها و برنامه های متنوع استقرار ناکام هستند.در مقابل ، مدل های بنیاد (FMS) توانایی های تعمیم مؤثر در حوزه های مختلف در کارهای زبان ، چشم انداز و تصمیم گیری را نشان می دهند.FMS را می توان در چندین روش داده تولید شده از اکوسیستم مخابراتی آموزش داده و دانش تخصصی دامنه را اهرم کرد.علاوه بر این ، FMS را می توان به خوبی تنظیم کرد تا کارهای تخصصی متعددی را با حداقل داده های دارای برچسب خاص انجام دهد و در برخی موارد ، قادر به استفاده از زمینه برای حل مشکلات قبلاً غیب هستند.در طلوع 6G ، این مقاله به بررسی فرصت های بالقوه استفاده از FMS برای شکل دادن به آینده فن آوری ها و استانداردهای مخابراتی می پردازد.به طور خاص ، این مقاله یک فرایند مفهومی برای توسعه FMS از راه دور (TFMS) را تشریح می کند و در مورد فرصت های در حال ظهور برای ارکستر TFM های تخصصی برای پیکربندی شبکه ، بهره برداری و نگهداری بحث می کند.سرانجام ، این مقاله در مورد محدودیت ها و چالش های توسعه و استقرار TFM ها بحث می کند.