• Biz Kimiz
  • Künye
logo
roqos
logo
  • Anasayfa
  • ICT Etkinlik
  • Organizasyon Hizmetlerimiz
  • Gündem
  • Bilişim
  • Telekom
  • Savunma
  • Enerji
  • e-Mobilite
  • Oyun
  • Kariyer
  • Röportaj
  • Dergi
  • Yazarlarımız
roqos
  1. Anasayfa
  2. Bilişim
  3. Yapay Zeka ve Otomasyon Mobil Ağları Nasıl Dönüştürüyor?
Yapay Zeka ve Otomasyon Mobil Ağları Nasıl Dönüştürüyor?

Yapay Zeka ve Otomasyon Mobil Ağları Nasıl Dönüştürüyor?

ICT Media ICT Media
23 Eylül 2025 11:57
Paylaş

Telekomünikasyon sektörü, 5G ve 6G ile birlikte daha esnek, verimli ve kendi kendini yöneten sistemlere doğru evriliyor.

Telekomünikasyon sektörü, kapsamlı bir değişimin eşiğinde. Dünya genelinde 5G ağlarının (beşinci nesil mobil iletişim) yaygınlaştırılması devam ederken, 6G için de (altıncı nesil mobil iletişim) ilk adımlar atılmış durumda. Mobil şebekelerden beklenen performans giderek artıyor. Gelecekte yalnızca hızlı, kararlı ve geniş kapsama alanına sahip olmaları değil, aynı zamanda video akışından otonom araçlara kadar uzanan farklı gereksinimlere esnek bir şekilde yanıt verebilmeleri de bekleniyor.

Bu çok yönlülük, yalnızca yüksek performanslı donanımdan fazlasını gerektiriyor. İhtiyaç duyulan, kendi kendini organize eden, optimize olup koşullara uyum sağlayabilen, öğrenme yeteneğine sahip akıllı şebekelerdir. Tam da bu noktada yapay zeka (YZ) ve otomasyon devreye giriyor.

Mobil İletişim Ağından Öğrenen Sisteme Geçiş

Geleneksel olarak mobil iletişim ağları daha çok statik yapıda olurdu: Bir kez yapılandırıldıklarında, tanımlı parametrelerle çalışır ve sık sık insan müdahalesi gerekirdi. Ancak günümüz ağlarının karmaşıklığı, özellikle de operatörlerin birden fazla tedarikçiyle çalıştığı durumlarda bu yaklaşımı giderek daha verimsiz hale getiriyor.

Otomasyon burada bir paradigma değişimini mümkün kılıyor: Ağ yükünün dağıtılması, yeni baz istasyonlarının yapılandırılması veya arızaların tespiti gibi rutin görevler, otomatik ve gerçek zamanlı şekilde gerçekleştirilebiliyor. Yapay zeka destekli sistemler ise bundan da öteye geçiyor: Mevcut işletim verilerinden büyük veri kümelerini analiz ediyor, kalıpları tanıyor ve bunlardan öneriler ya da doğrudan optimizasyon önlemleri üretiyor.

Yapay Zeka Neden Otomasyonun Ötesine Geçer?

Otomatikleştirilmiş bir şebeke, önceden tanımlanmış süreçleri uygulayabilir. Ancak gerçek ağ ortamı dinamiktir: Kullanıcı davranışları günün saatine, etkinliklere veya acil durumlara göre değişkenlik gösterir. Teknik arızalar da çoğu zaman standart kalıplara uymaz.

İşte yapay zeka burada potansiyelini ortaya koyar: Algoritmalar, değişiklikleri erken aşamada tespit edebilir ve ağı proaktif şekilde uyarlayabilir. Bunlar, frekansların verimli kullanılmasına, arızaların önceden tahmin edilmesine veya belirli kalite hedeflerinin (örneğin oyunlar için düşük gecikme süresi ya da acil servisler için yüksek güvenilirlik) hedefe yönelik şekilde sağlanmasına yardımcı olur.

Bu tür sistemler, ister ağ işletiminden gelen geri bildirimler yoluyla ister simülasyonlar aracılığıyla olsun, sürekli olarak öğrenmeye devam eder. Zamanla bu sayede, yalnızca istisnai durumlarda insan müdahalesine ihtiyaç duyan, giderek daha otonom hale gelen şebekeler ortaya çıkar.

Uygulama Örnekleri: Bugün Artık Mümkün Olanlar

Buna bir örnek, “Ağ Dilimleme” (Network Slicing) olarak adlandırılan yaklaşımdır. Bu yaklaşımda, aynı fiziksel altyapı üzerinde her biri kendine özgü performans özelliklerine sahip sanal ağlar (“dilimler”) oluşturulur. Örneğin bir otonom araç, çok düşük gecikmeli bir ağı kullanabilirken, düşük veri hacmine sahip bir akıllı ev cihazı daha enerji tasarruflu bir ağı tercih edebilir. Yapay zeka, burada kaynakların esnek ve verimli şekilde tahsis edilmesini sağlar.

Bir diğer örnek ise enerji optimizasyonudur: Özellikle kırsal bölgelerdeki mobil iletişim istasyonları çoğu zaman kapasite sınırında çalışmaz. Yapay zeka, kullanıcıların bunu fark etmeden bazı bileşenlerin geçici olarak devre dışı bırakılmasına yardımcı olabilir. Bu da enerji tasarrufu sağlar ve işletme maliyetlerini düşürürken ağ kalitesini etkilemez.

Şebeke Operatörleri Geleceğe Nasıl Hazırlanıyor?

Pek çok şebeke operatörü şu anda bir geçiş sürecinde: Mevcut sistemlerini adım adım daha akıllı şebekelere dönüştürüyorlar. Bu süreçte, mevcut altyapıları entegre eden ancak aynı zamanda O-RAN (Open Radio Access Network-Açık Radyo Erişim Ağı) gibi yeni standartları da destekleyen modüler yazılım çözümlerine odaklanıyorlar.

Bu noktada önemli olan, bütüncül bir yaklaşımdır: Yapay zeka ve otomasyon, radyo erişim ağı (RAN), taşıma ağı ve çekirdek ağ dahil olmak üzere tüm şebeke bileşenlerinde etkili olduğunda tam potansiyellerini ortaya koyar. Ancak bu şekilde bilgi alışverişi yapılabilir, kararlar koordine edilebilir ve sinerjilerden fayda sağlanabilir.

Sonuç: Yapay Zeka, Gelecek Nesil Ağların Temel Anahtarıdır

5G’nin daha da geliştirilmesi ve gelecekte 6G’ye geçiş, yapay zeka ve otomasyonun desteği olmadan mümkün olmayacaktır. Bunlar yalnızca tamamlayıcı unsurlar değil, ölçeklenebilir, esnek ve ekonomik şekilde işletilebilen bir şebeke için temel yapı taşlarıdır.

Burada sadece verimlilik değil, aynı zamanda yenilik de söz konusudur: Yeni hizmetler ve iş modelleri, ağın daha akıllı hale geldiği yerde ortaya çıkar. Bugün öğrenen sistemlere yatırım yapanlar, yarının iletişim altyapısının temelini inşa etmiş olur.

Teknoloji Basitçe Anlatıldı: RedCap

5G RedCap, "Reduced Capability" (Azaltılmış Yetenek) anlamına gelen yeni bir 5G cihaz kategorisidir. Yüksek performanslı 5G ile düşük enerji tüketimli NB-IoT (Dar Bant Nesnelerin İnterneti) arasında bir konumdadır. NB-IoT, nadiren küçük veri gönderen basit cihazlar (örneğin su sayaçları) için tasarlanmıştır. RedCap ise daha yüksek performans sunarken, geleneksel 5G cihazlarına kıyasla daha uygun maliyetli ve enerji verimliliği yüksektir.

RedCap, özellikle binlerce veya milyonlarca cihazın aynı anda bağlandığı akıllı şehirler, sanayi veya lojistik gibi senaryolar için uygundur.

Nokia'dan Haberler

Modern ağlar artık yalnızca bağlantı sağlamakla yetinemez; aynı zamanda gelir de üretmelidir. Günümüzde monetizasyon (gelir elde etme), akıllı ve esnek hizmetlerle değeri ortaya çıkarmakla ilgilidir. Garantili performans için Ağ Dilimleme (Network Slicing), büyük ölçekli Nesnelerin İnterneti (IoT) için RedCap ve maliyetleri azaltıp ölçeklenebilirliği artırmak için otomasyon gibi çözümleri düşünün.

Gerçek zamanlı veriler; kullanıma dayalı fiyatlandırma, premium hizmet kademeleri ve SLA destekli teklifler gibi imkanları mümkün kılar. Doğru AI-native (yapay zeka temelli) ve cloud-native (bulut temelli) mimariyle her kullanım senaryosu bir iş fırsatına dönüşebilir.

Nokia, Teksas’ın elektrik, gaz ve su tedarikçisi Memphis Light'ın modernizasyon girişimi kapsamında özel bir 5G kampüsü inşa ediyor. Bu 5G ağı, kritik uygulamalar için güvenli, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir altyapı sunmaktadır.

 

Paylaş
Telekomünikasyon sektörü 5G Yapay Zekâ Nokia

Bilişim Kategorisinin En Yenileri

Bilişim Vadisi TEKNOFEST 2025’i ödüllerle tamamladı
Bilişim Vadisi TEKNOFEST 2025’i ödüllerle tamamladı
23 Eylül 2025 11:27
Penta Teknoloji ve NetApp’tan Yeni İş Birliği
Penta Teknoloji ve NetApp’tan Yeni İş Birliği
23 Eylül 2025 11:21
Sağlık sektöründe veri kaosu: Dijital dönüşümün önündeki büyük engel
Sağlık sektöründe veri kaosu: Dijital dönüşümün önündeki büyük engel
23 Eylül 2025 11:11
  Çarpık Kentleşmeden Çarpık Dijitalleşmeye: Şirketleri Bekleyen Yeni Riskler
  Çarpık Kentleşmeden Çarpık Dijitalleşmeye: Şirketleri Bekleyen Yeni Riskler
22 Eylül 2025 12:25
Yapay Zeka Otomotiv Sektörünü Dönüştürüyor: Şirketlerin Yüzde 86'sı Yapay Zekaya Yatırım Yapıyor
Yapay Zeka Otomotiv Sektörünü Dönüştürüyor: Şirketlerin Yüzde 86'sı Yapay Zekaya Yatırım Yapıyor
19 Eylül 2025 15:42
Yapay Zeka Dönüşümü İçin Güçlü İş Birliği: AI LAB Başlıyor
Yapay Zeka Dönüşümü İçin Güçlü İş Birliği: AI LAB Başlıyor
19 Eylül 2025 15:39
ICT MEDIA DERGİSİ EYLÜL 2025 SAYISI ÇIKTI!
Dergi

ICT MEDIA DERGİSİ EYLÜL 2025 SAYISI ÇIKTI!

Copyright © 2022. All Rights Reserved. Paragon Teknoloji

Webmail

play store app store

Bu websitesi Odeaweb sunucularında barındırılmaktadır.