Các giải pháp Vision AI trong lĩnh vực viễn thông đang thúc đẩy hoạt động mạng an toàn hơn

Ngành viễn thông đang phát triển nhanh hơn bao giờ hết. Với số lượng kết nối 5G toàn cầu dự kiến đạt 5,9 tỷ vào năm 2027, các nhà cung cấp đang chạy đua để mở rộng mạng lưới của họ và cung cấp kết nối liền mạch. Do đó, có một nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp viễn thông do AI cung cấp có thể hỗ trợ và quản lý sự tăng trưởng nhanh chóng này.

Đặc biệt, có một nhu cầu về thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy tính phân tích dữ liệu trực quan, để can thiệp và giúp đỡ. Bằng cách xử lý hình ảnh và dữ liệu video, các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 có thể hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông trong việc tự động hóa kiểm tra, phát hiện các mối nguy tiềm ẩn và hợp lý hóa hoạt động. Các hệ thống này có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu trực quan nhanh hơn và nhất quán hơn so với các phương pháp thủ công, giúp các nhóm phát hiện sớm các vấn đề và đưa ra quyết định tốt hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính có thể hỗ trợ viễn thông, những thách thức mà nó giúp giải quyết và nơi nó đã tạo ra tác động trong lĩnh vực này.

Những thách thức trong ngành viễn thông hiện đại

Việc quản lý cơ sở hạ tầng ngày càng phát triển này không hề dễ dàng. Hãy cùng xem xét kỹ hơn những thách thức lớn nhất mà các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông phải đối mặt hiện nay:

• Nhu cầu bảo trì ngày càng tăng: Các tháp, cáp và thành phần phải đối mặt với sự tiếp xúc liên tục với các yếu tố. Kiểm tra thủ công tốn thời gian, tốn kém và gây rủi ro cho công nhân, đặc biệt là khi leo lên tháp hoặc làm việc ở các khu vực отдаленные.
  
  
• Rủi ro an toàn cho người lao động: Các kỹ thuật viên làm việc trên cao hoặc gần thiết bị đang hoạt động cần tuân thủ các quy tắc an toàn nghiêm ngặt. Tuy nhiên, việc giám sát tuân thủ theo thời gian thực rất khó khăn và những sai sót có thể dẫn đến tai nạn nghiêm trọng.
  

• Các thách thức về theo dõi tài sản và kiểm soát chất lượng: Với hàng triệu dây cáp, đầu nối và ăng-ten trải rộng trên các mạng, việc theo dõi mọi thành phần là một nhiệm vụ lớn. Các lỗi nhỏ, như cáp lỏng hoặc thiếu bộ phận, có thể gây ra sự gián đoạn dịch vụ lớn.
  
  
• Mô hình bảo trì phản ứng: Nhiều nhà cung cấp dịch vụ viễn thông vẫn dựa vào bảo trì định kỳ hoặc phản ứng, chờ đợi điều gì đó bị hỏng trước khi sửa chữa. Cách tiếp cận này dẫn đến chi phí cao hơn và thời gian ngừng hoạt động nhiều hơn.
  
  

Nói một cách đơn giản, việc vượt qua những thách thức này đòi hỏi các giải pháp thông minh hơn, có khả năng mở rộng, giúp giảm rủi ro, giảm chi phí và duy trì hoạt động ổn định của mạng.

Thị giác máy tính có thể cải thiện hoạt động viễn thông như thế nào

Đó là lúc thị giác máy tính phát huy tác dụng. Bằng cách biến hình ảnh và video thành thông tin chi tiết hữu ích, các mô hình thị giác máy tính có thể cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông một cách mới để giám sát, quản lý và bảo trì mạng lưới của họ hiệu quả hơn.

Thị giác máy tính có thể giúp tự động hóa các kiểm tra trực quan, phát hiện lỗi nhanh hơn và giảm lỗi do con người. Cho dù được triển khai trên máy bay không người lái, máy ảnh hoặc thiết bị di động, các hệ thống này có thể phân tích cơ sở hạ tầng trong thời gian thực, gắn cờ các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang.

Nó cũng hỗ trợ bảo trì chủ động, giúp các nhóm ưu tiên sửa chữa, ngăn ngừa tình trạng ngừng hoạt động tốn kém và giữ cho các dịch vụ hoạt động trơn tru. 

Hãy cùng khám phá các trường hợp sử dụng thực tế, nơi thị giác máy tính có thể tạo ra sự khác biệt.

Phát hiện các khuyết tật trong cấu trúc cột điện

Các cột viễn thông là xương sống của mạng di động, nhưng chúng phải tiếp xúc với thời tiết khắc nghiệt và ứng suất cơ học hàng ngày. Theo thời gian, các thành phần như vật liệu cách điện hoặc khớp nối có thể phát triển các vết nứt, ăn mòn hoặc các vấn đề khác làm suy yếu cấu trúc.

Các mô hình thị giác máy tính có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề này bằng cách phân tích hình ảnh được chụp bởi máy bay không người lái hoặc camera. Các mô hình này dựa trên các thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến, được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn về hình ảnh cột điện, để xác định các rủi ro về cấu trúc với độ chính xác cao hơn. Bằng cách tự động quét các cột điện, các mô hình có thể làm nổi bật các khu vực đáng lo ngại trước khi chúng trở thành rủi ro an toàn hoặc ảnh hưởng đến hiệu suất mạng.

‍

Ví dụ: các hệ thống thị giác máy tính có thể tự động phát hiện các rủi ro phổ biến như chất cách điện bị hỏng, các mối nối bị gỉ và thậm chí cả các vật thể lạ nằm trên các thành phần của tháp - những vấn đề thường không được chú ý trong quá trình kiểm tra thủ công nhưng có thể ảnh hưởng đến việc truyền tín hiệu.

Điều này có nghĩa là các đội sẽ ít phải leo lên các tháp nguy hiểm hơn và xác định nhanh hơn các bộ phận cần được chú ý. Các đội có thể lên kế hoạch sửa chữa dựa trên nhu cầu thực tế thay vì lịch trình cứng nhắc, giảm thời gian ngừng hoạt động và giữ cho mạng lưới hoạt động ổn định.

Theo thời gian, việc giám sát liên tục này cũng giúp theo dõi tuổi thọ của các trạm, hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì thông minh hơn và sức khỏe mạng lưới tổng thể tốt hơn.

Hệ thống phát hiện và xác định mối nguy hiểm tiềm ẩn của các cột điện cao thế

Không phải tất cả các rủi ro đều dễ phát hiện. Những nguy hiểm tiềm ẩn như cây cối mọc um tùm, vật thể lạ hoặc hoạt động trái phép gần các cột điện có thể không được chú ý cho đến khi chúng gây ra các vấn đề nghiêm trọng.

Thị giác máy tính có thể giúp giám sát các khu vực này và báo hiệu các vấn đề trước khi chúng leo thang. Bằng cách phân tích các nguồn cấp video, các hệ thống này có thể quét các mối nguy hiểm trong thời gian thực, giúp các nhà cung cấp có cái nhìn tốt hơn về những gì đang xảy ra xung quanh cơ sở hạ tầng của họ.

‍

Các mô hình thị giác máy tính như YOLO11 đặc biệt hữu ích ở đây. Chúng có thể phát hiện các mối nguy hiểm tiềm ẩn như tổ chim, diều hoặc thậm chí vướng bóng bay gần đường dây điện, tất cả đều là những mối nguy có thể gây nguy hiểm cho an toàn hoặc làm gián đoạn hoạt động nếu không được kiểm tra.

Bằng cách thêm lớp bảo vệ này, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có thể giảm rủi ro, ngăn ngừa sự cố ngừng hoạt động và tránh các sửa chữa khẩn cấp tốn kém.

Phát hiện thiết bị an toàn khi làm việc trên cao

Đảm bảo an toàn cho công nhân là điều kiện tiên quyết trong các hoạt động viễn thông, đặc biệt khi các đội leo lên tháp hoặc làm việc gần các thiết bị đang hoạt động. Tuân thủ các quy tắc an toàn là rất quan trọng, nhưng việc giám sát theo thời gian thực không phải lúc nào cũng dễ dàng tại các địa điểm bận rộn.

Thị giác máy tính có thể giúp theo dõi việc tuân thủ trang bị bảo hộ an toàn. Mũ bảo hiểm, dây nịt, áo phản quang - những vật dụng này bảo vệ người lao động, nhưng chỉ cần thiếu một bước có thể dẫn đến tai nạn.

‍

Với các mô hình thị giác máy tính như YOLO11, chúng ta có thể tự động kiểm tra xem thiết bị an toàn có được đeo đúng cách hay không. Nếu thiếu dây nịt hoặc mũ bảo hiểm, hệ thống có thể gắn cờ cảnh báo theo thời gian thực, giúp người giám sát có cơ hội can thiệp trước khi có ai bị thương.

Điều này bổ sung thêm một lớp an toàn tại chỗ và xây dựng một văn hóa an toàn mạnh mẽ hơn. Thay vì dựa vào các cuộc kiểm tra sau sự kiện, các nhóm viễn thông có được sự giám sát liên tục giúp mọi người an toàn hơn.

Kiểm tra tự động cáp và thành phần sợi quang

Cáp, đầu nối và các thành phần sợi quang rất quan trọng đối với mạng viễn thông. Ngay cả những hư hỏng nhỏ, như đầu nối bị mòn hoặc thiếu các bộ phận hộp sợi quang, có thể làm gián đoạn dịch vụ và dẫn đến các sửa chữa tốn kém.

Kiểm tra các thành phần này theo cách thủ công tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót. Với hàng nghìn kết nối trên mỗi trang web, việc bỏ sót một dây cáp lỏng lẻo có thể gây ra rắc rối sau này.

‍

Thị giác máy tính có thể giúp kiểm tra độ mòn, ăn mòn hoặc lỗi lắp đặt bằng cách quét hình ảnh hoặc video. Nó có thể tự động phát hiện các thành phần hộp phối quang (FDP). Các mô hình phát hiện đối tượng như vậy thường được huấn luyện trên các bộ dữ liệu cơ sở hạ tầng viễn thông chuyên dụng, cho phép chúng phát hiện các khiếm khuyết nhỏ hoặc các thành phần bị thiếu mà kiểm tra thủ công có thể bỏ qua.

Bằng cách gắn cờ các vấn đề sớm, các nhóm có thể thực hiện các sửa chữa nhanh chóng trước khi khách hàng cảm thấy tác động. Điều này cải thiện kiểm soát chất lượng và giúp các nhà cung cấp duy trì dịch vụ đáng tin cậy, đặc biệt khi mạng lưới mở rộng với 5G và hơn thế nữa.

Lợi ích của việc sử dụng thị giác máy tính trong ngành viễn thông

Với những thách thức như thế này, thật dễ dàng để thấy thị giác máy tính có thể hỗ trợ các hoạt động viễn thông như thế nào. Hãy cùng phân tích những lợi ích chính:

• Kiểm tra nhanh hơn, chính xác hơn: Thị giác máy tính có thể quét hình ảnh và video một cách nhanh chóng, phát hiện các lỗi hoặc mối nguy hiểm mà kiểm tra thủ công có thể bỏ sót.
  
  
• An toàn cho người lao động tốt hơn (Better worker safety): Bằng cách theo dõi việc tuân thủ trang bị, thị giác máy tính có thể giúp ngăn ngừa tai nạn và đảm bảo các quy trình an toàn luôn được tuân thủ.
  
  
• Phát hiện lỗi sớm và bảo trì dự đoán: Thị giác máy tính hỗ trợ tối ưu hóa mạng cáp quang dựa trên AI bằng cách phát hiện các lỗi nhỏ trước khi chúng phát triển, giúp các nhóm hành động sớm và tránh thời gian ngừng hoạt động tốn kém.
  
  
• Quản lý cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng: Khi mạng lưới phát triển, thị giác máy tính có thể mở rộng quy mô song song, xử lý các kiểm tra trên hàng nghìn tháp và thành phần.
  
  
• Tiết kiệm chi phí và hiệu quả: Bằng cách cắt giảm lao động thủ công và các chuyến thăm địa điểm lặp lại, thị giác máy tính có thể giúp giảm chi phí và giữ cho mạng lưới hoạt động trơn tru.
  
  

Nhìn chung, những lợi ích này cho thấy cách thị giác máy tính có thể hỗ trợ ngành viễn thông hiện đại, giúp các nhà cung cấp quản lý nhu cầu cơ sở hạ tầng ngày càng tăng, đồng thời giữ cho mạng lưới an toàn hơn, hiệu quả hơn và sẵn sàng cho những điều tiếp theo.

Những điều cần nhớ

Khi cơ sở hạ tầng viễn thông phát triển, thị giác máy tính có thể hỗ trợ các nhà cung cấp bằng cách tự động hóa các cuộc kiểm tra, phát hiện sớm các mối nguy hiểm và cải thiện an toàn cho các đội hiện trường.

Từ việc cải thiện các ứng dụng AI trong quản lý cơ sở hạ tầng viễn thông đến tăng cường an toàn, các mô hình thị giác máy tính cung cấp các giải pháp có khả năng mở rộng, giúp bảo vệ hoạt động viễn thông trong tương lai.

Với các giải pháp hỗ trợ AI này, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có thể giảm khối lượng công việc thủ công, ngăn ngừa tình trạng ngừng hoạt động tốn kém và mở rộng quy mô hoạt động dễ dàng hơn bằng cách đặt nền móng cho các mạng lưới thông minh hơn, an toàn hơn và linh hoạt hơn.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Bạn đang muốn xây dựng các dự án thị giác máy tính của riêng mình? Hãy xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách thị giác máy tính trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang cải thiện hiệu quả và khám phá tác động của AI trong sản xuất bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi!