هل نجحت فودافون وإريكسون في تجربة الألعاب السحابية على شريحة شبكة 5G المستقلة
تاريخ النشر: 27th, August 2023 GMT
أصبحت الألعاب المحمولة ووحدات التحكم تهيمن عليها السحابة بشكل متزايد في السنوات الأخيرة، حيث يُنظر إلى الألعاب على وجه الخصوص حتى الآن على أنها أقل غامرة بشكل عام حيث تكافح خدمات الاتصال اللاسلكي الحالية لتقديم التجربة المطلوبة لمحتوى أكثر تعقيدًا، وفي ما يمكن أن يكون حلاً ولهذا السبب، كشفت فودافون وإريكسون عن نتائج تجربة الشبكة الحية في جامعة كوفنتري، والتي يقال إنها أثبتت بنجاح التأثير الإيجابي الذي يمكن أن تحدثه شريحة شبكة 5G المستقلة المحسنة على تعزيز تجربة الألعاب المحمولة للمستهلكين.
باستخدام تقسيم الشبكة، وهو مفهوم قالت فودافون إنه سيسمح بخدمات اتصال قابلة للتخصيص لعملاء محددين وحالات استخدام، تمكن المشاركون في التجربة من تجربة اتصال ألعاب أكثر اتساقًا مع زيادة بنسبة 270% في أداء التنزيل، وانخفاض بنسبة 25% في زمن الوصول و57% اهتزاز أقل، بالإضافة إلى عرض رسومات أكثر سلاسة.
أكدت التجربة أن الاتصال المحسّن بشبكة 5G المستقلة يعزز بشكل ملموس تجربة الألعاب المحمولة، على غرار ما يمكن توقعه في المنزل على النطاق العريض، مع سرعات متزايدة، واتصال سحابي أكثر موثوقية، وزمن وصول أقل، وارتعاش أكثر اتساقًا، ورسومات أكثر سلاسة.
أثناء التجربة، طُلب من المشاركين ممارسة ألعاب الهاتف المحمول المستندة إلى السحابة ضمن سيناريوهين للاتصال. قام السيناريو أ بمحاكاة الشبكة العامة التي يستخدمها مستخدمو الهاتف المحمول يوميًا. كان السيناريو ب عبارة عن شريحة شبكة 5G مستقلة معزولة تم تحسينها للألعاب السحابية باستخدام شبكة توفر سرعات تنزيل أعلى وزمن وصول أقل وتقليل الارتعاش وعدم وجود خطر ازدحام الشبكة.
وجدت الأبحاث التي أجرتها وكالة Bryter المستقلة لرؤى الألعاب والاستشارات أنه بالنسبة للسيناريو أ، صنف 63% من القائمين على التجربة مستوى الرضا بين 0/10 و5/10، مع تصنيف 13% فقط للرضا أعلى من 8/10. تضمنت الإحباطات أوقات تحميل أطول للشاشة، وصوتًا ومرئيًا غير متزامنين، وزيادة التأخر.
على النقيض من ذلك، بالنسبة للسيناريو ب، صنف 88% من المشاركين في التجربة مستوى الرضا أعلى من 8/10. قيل إن تجربة اللعب الأفضل ترجع إلى تحسين تحميل الألعاب (جذابة لأولئك الذين يستخدمون الألعاب لتمضية الوقت)، وعرض الرسومات الأكثر سلاسة، وتقليل التأخير والارتعاش (جذابة لأولئك الذين يفضلون الألعاب سريعة الوتيرة).
أشارت مجموعات التركيز التي أعقبت التجربة إلى أن عشاق الألعاب المحمولة سيكونون مهتمين للغاية بتجربة الألعاب المستقلة 5G، حيث أن فوائد التحميل الأسرع وتقليل التأخير والارتعاش ستمنحهم ميزة على اللاعبين الآخرين.
وأضافت فودافون أنه من خلال تمكين المزيد من الاتصال القابل للتخصيص، سيتمكن العملاء قريبًا من الوصول إلى مجموعة واسعة من الخدمات. وقالت إن بعض هذه الخدمات ستكون موجهة نحو الأعمال (على سبيل المثال، الاتصالات الآمنة للعاملين عن بعد)، وللمستهلكين (مثل الألعاب السحابية والهواتف المحمولة) وللخدمات العامة (مثل المساعدة عن بعد للإجراءات المتخصصة في المستشفيات وسيارات الإسعاف). . وفقًا لتقرير تقسيم الشبكة الصادر عن إريكسون، تشير التقديرات إلى أن 25-30% من حالات الاستخدام المحتملة لشبكات الجيل الخامس ستحتاج إلى التقطيع كعامل تمكين.
وقال بليسينج ماكومبي، نائب الرئيس ورئيس الخدمات الرقمية في إريكسون في المملكة المتحدة وإيرلندا: “إن شبكة الهاتف المحمول المدعومة بتقنية 5G المستقلة وتقديم الخدمات المرتبطة بها مثل تقطيع الشبكة هي الخطوة التالية النهائية في تلبية متطلبات الاتصال من المستهلكين والشركات.
"إن إنشاء جودة شبكة مخصصة مع متطلبات السرعة وزمن الوصول والموثوقية لا يوفر فقط الأداء المتميز اللازم لتلبية التطبيقات والخدمات المستقبلية، ولكنه يمنح أيضًا المشغلين الرائدين مثل فودافون الفرصة لتقديم خدمات مبتكرة لدخول أسواق جديدة وتوسيع نطاق أعمالهم. عمل."
وقال أندريا دونا، كبير مسؤولي الشبكات في فودافون المملكة المتحدة: "إن تقنية 5G المستقلة ليست ترقية لشبكة 4G، ولكنها نوع جديد تمامًا من التكنولوجيا. ومن خلال هذه التجربة، قدمنا شريحة من الاتصال، مخصصة خصيصًا للألعاب، لتوفير تجربة كاملة تشبه الألياف عبر موجات الأثير. هذه هي قيمة تقطيع الشبكة – خدمة اتصال أكثر تخصيصًا لجعل الرقم الرقمي أكثر تناغمًا مع كل عميل.
المصدر: بوابة الوفد
إقرأ أيضاً:
الشبكة العصبية الاصطناعية ثورة في استنساخ عمل الدماغ البشري
يمن مونيتور/اندبندنت عربية
كان إعلان شركة “أوبن أيه آي” عن بوت الدردشة “تشات جي بي تي” أواخر نوفمبر (تشرين الثاني) 2022، حدثاً ثورياً في عالم بوتات الدردشة. وفي حين لم تكن الفكرة جديدة تماماً، إلا أن ما جاءت به هذه البرمجية كان مختلفاً تماماً، فنحن نتحدث هنا عن بوت ذكي لا يكتفي بتقديم إجابات دقيقة والدخول في محادثة طويلة، بل ويقوم بمهام لا حصر لها بسرعة عالية وجودة جيدة.
والسؤال يطرح هنا: كيف استطعنا الوصول إلى هذا النوع من البرمجيات الذكية التي بإمكانها أن تقوم بمهام كانت حكراً على البشر؟
النماذج اللغوية
يمكننا القول إن الفضل يعود إلى فكرة النماذج اللغوية أولاً، إذ مكنت هذه النماذج الآلة من استقبال وإدراك الكلام البشري والانتقال وظيفياً من مجرد القيام بالعمليات الحسابية المنطقية إلى فهم الكلام المنطوق والصور ومعالجتها، إذ بإمكان النماذج المدربة على مجموعة كبيرة من المعلومات من مصادر متعددة، أداء مهمة ما من خلال ميزة الاستكمال أو التنبؤ اعتماداً على السياق وربط الجمل. واعتبر هذا في وقته تطوراً كبيراً ولكن بالوقت نفسه ونسبة لما وصل إليه الذكاء الاصطناعي، كان محدوداً ومن السهل خداعه، إذ من الممكن في حالات كثيرة أن تغلط الآلة، لذا كان لا بد من برمجية قوية تسير بالآلة إلى موقعها الحالي اليوم، فظهرت الشبكات العصبية الاصطناعية.
الشبكات العصبية الاصطناعية صورة من صور الذكاء الاصطناعي المدرب بصورة عميقة، إذ تندرج الشبكات العصبية تحت مصطلح التعلم العميق (إحدى صور التعلم الآلي)، وترتب بطرق عدة لإنتاج أشكال مختلفة تقوم بدورها في أداء مهام مختلفة في نوع من البناء يطلق عليه “Neural Network Architecture”، بحيث تختلف عن بعضها في طريقة تلقي المدخلات والتعامل معها وإنتاج المخرجات بأعداد كبيرة.
وتهدف الشبكات إلى معالجة البيانات وإنجاز مهام في مجالات متنوعة من خلال تقليد عمل عصبونات الدماغ، إذ صممت لتحاكي عمل الشبكة العصبية البشرية والدماغ البشري ككل، على المستويين البنيوي والسلوكي، فكما شبكة الأعصاب البشرية تتكون من مجموعة من العصبونات ترتبط ببعضها بمشابك كذلك صممت نظيرتها الاصطناعية من الناحية البنيوية، وكذلك تتبع سلوكياً طريقة العصبونات في توليد ونقل الإشارة وقدرة الدماغ على التعلم من التكرار وتعزيز المعارف والخبرات مرة بمرة، إذ تستقبل مدخلات معينة وتخرج مخرجات من طريق تغيير مجموعة من الأرقام تسمى “العوامل المتغيرة parameters”.
مدخلات ومخرجات
وتتألف كل شبكة من مجموعة خلايا العصبية أو العصبونات المرتبة في طبقات فوق بعضها (ثلاثة كحد أدنى)، ولها طبقة بداية وطبقة نهاية، بحيث تتصل عصبونات كل طبقة بالطبقة التي تسبقها وكذلك بالطبقة التي تليها، لتلقي المدخلات ومعالجة البيانات والوصول إلى النتائج والمخرجات، إذ تتلقى الطبقة الأولية المعلومات الخام، وتعالجها لتمررها للطبقة التي تليها.
وبكلام شديد التبسيط، وفي عملية متقنة من استقبال البيانات وتفسيرها وفهمها والتعامل معها بذكاء، تقوم كل طبقة من طبقات الشبكة المصنعة بالقيام بدورها بدءاً من الطبقة الأولى التي تقوم باستقبال البيانات ثم تقوم باقي الطبقات بالتتابع بالتعرف على الأنماط الشديدة الدقة ثم على الأنماط الكبيرة، وصولاً إلى الطبقة الأخيرة للحصول على المخرجات.
وفي النهاية الخلية العصبية الاصطناعية هي مجرد تابع رياضي لديه مجموعة من المدخلات وخرج واحد، وتتمثل مهمتها في أخذ الأرقام من مدخلاته وأداء المهمة الموكلة لها وإرسال النتيجة.
المحولات Transformers
ومن أهم الهياكل المعروفة للشبكات العصبية هي، الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وتسـتخدم مع الصور والفيديوهات لتصنيفها وتجميعها والتعرف على الوجوه وتوليد الصور وتحسين جودتها وإنشاء التأثيرات والبحث عن العناصر والكائنات فـي الصور وفي مقاطع الفيديو، وهي بذلك تحاكي النظام البصري البشري. أما أكثرها شيوعاً فهي الشبكات العصبية المتكررة (RNN) وتستخدم مع الصوت أو النص أو الموسـيقى، إذ تفيد في معالجة اللغة والتعرف على الكلام والترجمة الآلية وتركيب صوت مميز للمساعد الشخصي.
أما أهمها على الإطلاق ما يسمى “المحولات Transformers”، ويمثلها حرف” T ” في “Chat GPT”، ويعد ظهورها عام 2017 من قبل المتخصصين واحداً من أهم إنجازات القرن الـ21، كونها تعمل بطريقة مقاربة جداً لطريقة عمل الدماغ، إذ تعطي لكل كلمة في الجملة نسبة من الاهتمام لأهميتها الفعلية داخل الجملة، على عكس سابقاتها التي كانت تركز على الكلمة الأخيرة في الجملة،
أعطى هذا الإنجاز المجال لظهور النماذج اللغوية الكبيرة التي تستخدم المحولات مثل نموذج “بيرت “Bert الذي صدرته “غوغل” عام 2018 وأول نموذج (Generative pre-trained Transformer (GPT لـ”أوبن أي آي” في العام ذاته.
اتفاق أمني بين تركيا والسلطة الفلسطينية لتدريب قوات إنفاذ القانون