Fallstudie

TM Forum Catalyst C23.0.472: AI-powered cooperation for efficient networks

Betreiber mit überlappender Funkabdeckung vereinbaren, wer ein Gebiet in nachfrageschwachen Stunden versorgt; MEF.DEV war beteiligt und lieferte die ODA-konforme Integrationsschicht.

Richtung AI-Agenten mehrerer Anbieter unter Ihrer Kontrolle betreiben

Die Aufgabe

Die Funkzugangsnetze mehrerer Betreiber decken oft dieselben Gebiete ab. Der Catalyst sollte es den Betreibern ermöglichen, in nachfrageschwachen Stunden zu vereinbaren, wer von ihnen ein Gebiet versorgt, und dann alle ihre Netze gemäß dieser Entscheidung umzukonfigurieren – automatisch und ohne andere Geschäftsabläufe zu unterbrechen –, um den Energieverbrauch zu senken.

Rollen

Ein Catalyst-Team aus Betreibern als Project Champions und Anbietern, die die OSS- und AI-Komponenten, den Entscheidungsalgorithmus für die Abdeckung und die Integrationsschicht lieferten. MEF.DEV übernahm die Integrationsschicht.

Schritte des geschlossenen Regelkreises

  1. Die Betreiber schließen eine Kooperationsvereinbarung über die geteilte Verantwortung für die Abdeckung in vereinbarten Gebieten während nachfrageschwacher Zeiten.
  2. Ein Entscheidungsalgorithmus teilt die Verantwortung für die Abdeckung zwischen den Betreibern auf.
  3. Intents für das Netz werden in Operationen übersetzt: Funkelemente werden ab- oder zugeschaltet, Kernnetz und Konnektivität werden an die neue Topologie angepasst.
  4. Das Performance Management meldet Nachfrage und Energieverbrauch, was in die nächste Entscheidung einfließt.

Der Beitrag von MEF.DEV

Die Komponente Enterprise Integration und eine Process Flow Management API, konform mit der TM Forum Open Digital Architecture, die die Systeme der Teilnehmer verbanden. Gebaut auf MEF.DEV mit BPMN Low-code: Managementschnittstellen, zusätzliche Logik des Regelkreises und Transformationen zwischen standardisierten und nicht standardisierten APIs.

Standards

TM Forum Open Digital Architecture; ereignisgesteuerte Integration zwischen Architekturkomponenten.

Quellen: TM Forum Catalyst C23.0.472 — AI-powered cooperation for efficient networks (2023)

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