PRNewswire / BARSELONA, İspanya (İGFA) – Yeni yayımlanan teknik doküman, mobil yapay zeka çağında operatörlerin yerel ses hizmetlerinde yaşanan gelişim, değişim trendleri, uygulama senaryoları ve iş modellerini kapsamlı bir şekilde özetliyor. Bunun yanı sıra, operatörlerin ses deneyimi merkezli ağlar oluşturmasına ve ses hizmetlerinin kullanıcı deneyimlerini önemli ölçüde artırmasına yardımcı olacak Yapay Zeka Arama deneyimlerini değerlendirmeye yönelik spesifikasyonlar da detaylandırılmaktadır.

Beyaz kitap, 5G-A ve yapay zeka arasındaki sinerjinin mobil iletişimi yeni bir aşamaya taşıdığını vurguluyor. Operatörler, yerel ses hizmetlerini geleneksel sesli aramalardan yapay zeka destekli sesli aramalara dönüştürmeye başladı. Yapay zeka algoritmalarını ve bilgi işlem gücünü yerel IMS ses ağına entegre ederek, geleneksel sesli aramalar daha gelişmiş hizmetler ve yenilikçi uygulamalar sunmaya hazırlanıyor. Bu dönüşüm, kullanıcılara yüksek kaliteli, görsel, akıllı ve verimli yeni nesil arama deneyimleri sağlayacak. Yapay zeka tabanlı sürükleyici arama ve etkileşimli arama gibi gelişen yapay zeka hizmetleri, ağ bağlantısı ve yapay zeka yetenekleri açısından yeni gereksinimler doğuruyor.

Teknik inceleme, yapay zeka tabanlı gürültü azaltmanın, yapay zekalı sürükleyici arama için tipik bir uygulama olduğunu ortaya koyuyor.

Operatörler, farklı senaryolarda ortam gürültülerini ortadan kaldırmak amacıyla yapay zeka algoritmalarından faydalanarak daha net yerel aramalar sunmakta ve kullanıcılara daha etkileyici deneyimler sağlamaktadır. Bu tür yapay zeka tabanlı gürültü azaltma algoritmaları, ofisler (gürültü seviyesi > 40 dB), sokaklar (gürültü seviyesi > 60 dB) ve şantiyeler (gürültü seviyesi > 80 dB) gibi çeşitli ortamlarda kullanılabilir. Böylece kullanıcılar, terminallere ihtiyaç duymadan yüksek kaliteli ses hizmetlerinden yararlanabilir. Ayrıca, yapay zeka destekli gerçek zamanlı çeviri, yapay zeka etkileşimli aramanın başka bir önemli uygulaması olarak öne çıkıyor. Ses ağı yeteneklerinin geliştirilmesi, uzun süredir devam eden dil engellerinin aşılmasına yardımcı oluyor. Yapay zeka araması, video görüşmeleri sırasında doğru ve anlık ses deşifresi veya çevirisi sağlayarak, uluslararası çevrimiçi konferanslara katılan iş insanlarına, yabancı ülkelere seyahat eden turistlere ve işitme engelli bireylere etkili bir destek sunabiliyor.

Teknik dokümanda belirtildiği üzere, operatörler iş modelini güçlendirmek için yapay zeka yeteneklerini yerel ses hizmetlerine entegre edebilir ve günlük aramalara yenilik getirebilir. Kullanıcılar, aboneliklerini ödedikten sonra geleneksel aramalarda yapay zeka odaklı gelişmiş işlevlerin faydalarını görebilir. Bu durum, operatörlerin tek boyutlu trafikten çok boyutlu deneyimlerden gelir elde etmesini sağlamaktadır.

Yapay zeka arama senaryolarında, kullanıcı deneyimlerinin ölçülmesi operatörler için yeni bir zorluk yaratmaktadır. Teknik doküman, Yapay Zeka Aramasının deneyim değerlendirme modeli özelliklerini sistematik bir şekilde ortaya koymaktadır. Geleneksel HD ses hizmetlerinin üç deneyim göstergesine (QoE, QoS ve kapsama alanı) ek olarak, yapay zeka araması deneyim değerlendirme modeline üç yeni gösterge (yapay zeka çevreleyen deneyimler, yapay zeka etkileşimli deneyimler ve QoI) eklenmiştir. Çevreleyen arama, temel sesli aramaların kullanıcı deneyimlerini önemli ölçüde geliştirebilir. Örneğin, MOS ve SNR değerlerinde belirgin bir artış görülebilir. İnteraktif arama, ağın ekran paylaşımı, gerçek zamanlı çeviri ve temsilcilerle etkileşim gibi gelişmiş deneyimler sunması için Veri Kanalı (DC) ve Video Kanalı (VC) gibi yeni etkileşim kanalları ve yetenekleri gerektirmektedir. QoI, ses ağının zekasını ölçmek için kritik bir gösterge olarak öne çıkıyor. Ölçüm, yüksek kaliteli yapay zeka modelleri, esnek yapay zeka yönetimi, yapay zeka tabanlı ağ/kullanıcı durumu farkındalığı ve karar verme ile kapsayıcı yapay zeka hizmet yeteneklerini içermektedir. Bu unsurlar, ses deneyimlerini iyileştirmek için temel ağ güvencesi sağlayabilir.

ITU, çok modlu AI uygulamalarının kullanıcı deneyimlerini değerlendirmek amacıyla P.AI-MOS adlı bir çalışma projesi başlatırken, yapay zeka araması ses deneyimi standartları için öneriler araştırma aşamasındadır. Deneyim değerlendirme modelinin geliştirilmesini hızlandırmak için GSMA ve sektör ortakları, yapay zeka uygulamalarının temel kalite göstergelerini (KQI’ler) ağların ana performans göstergeleriyle (KPI’ler) eşleştiren kurallar oluşturmak üzere ortak çaba gösterme çağrısında bulunmaktadır. Bu girişimler, mobil yapay zeka hizmet deneyimi standartlarının oluşturulmasını hızlandırmayı ve mobil yapay zeka endüstrisinin ilerlemesine güçlü bir destek sunmayı hedeflemektedir.