يقول رئيس رابطة الملاكمة العالمية تياجو رودريجيز: “من المتوقع الآن أن تعمل شبكة Wi-Fi مثل البنية التحتية الحيوية عبر المنازل والمؤسسات والمدن، ومع ذلك فإن التعقيد التشغيلي يتزايد بسرعة. أصبح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ضروريين للحفاظ على موثوقية الشبكات وأمنها وكفاءتها على نطاق واسع. يجب أن تتوافق الصناعة مع البيانات والواجهات والحوكمة المشتركة، حتى تتمكن شبكة Wi-Fi الذكية من العمل عبر بيئات العالم الحقيقي متعددة البائعين وتقديم قيمة لجميع من يستخدمونها.”
تم تطويره بواسطة WBA AI/ML لصالح Wi-Fi Project Group، وقد قادت شركة Intel هذا العمل وشاركت في قيادته Airties وCisco وHPE.
ستشارك رابطة الملاكمة العالمية النتائج مع أصحاب المصلحة في الصناعة وهيئات المعايير، بما في ذلك اجتماعات Wi-Fi Alliance وIEEE 802.11 في مارس 2026.
ال تقرير يوضح أنه نظرًا لأن شبكات Wi-Fi أصبحت أكثر تعقيدًا وأهمية للمهام، فإن أساليب الإدارة التقليدية القائمة على القواعد لم تعد كافية لعمليات الشبكة.
وهو يوضح كيف يتيح الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي التحول من استكشاف الأخطاء وإصلاحها التفاعلي إلى عمليات الشبكة التنبؤية والاستباقية وذاتية التحسين.
ويوضح التقرير الفوائد التجارية بما في ذلك انخفاض تكاليف التشغيل، وموثوقية وأمان أقوى، وتحسين تجربة المستخدم النهائي.
نظرًا لأن تقنية Wi-Fi أصبحت أكثر تعقيدًا وأصبحت ذات مهام حرجة – حيث تدعم التطبيقات المتزايدة الطلب مثل التعاون المؤسسي، والأتمتة الصناعية، والوسائط الغامرة، وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي – لم تعد أساليب الإدارة التقليدية القائمة على القواعد كافية.
ويقدم التقرير منظورًا على مستوى الصناعة لمصنعي الأجهزة ومشغلي الشبكات وتكنولوجيا المعلومات في المؤسسات وواضعي السياسات، حول كيفية دمج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي عبر النظام البيئي الكامل لشبكة Wi-Fi.
من خلال الجمع بين تحليل الصناعة وحالات الاستخدام الواقعية وجهود التقييس المستمرة، يقدم التقرير منظورًا موحدًا لشبكة Wi-Fi الذكية.
وتشمل النتائج الرئيسية للتقرير ما يلي:
- أصبح الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أساسًا لشبكة Wi-Fi. إنه أمر بالغ الأهمية لتمكين الشبكات المستقلة ذاتية التحسين والقادرة على إدارة عمليات النشر الكثيفة ومتطلبات الأداء في الوقت الفعلي
- تتمتع شبكة Wi-Fi الذكية بقيمة تجارية واضحة. يعمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على تقليل التكاليف التشغيلية (OpEx)، وتحسين الموثوقية والأمان وتوفير تجربة ذات جودة أكثر اتساقًا (QoE)
- ويظل التجزئة عائقا رئيسيا. تعمل مناهج الملكية ونوعية البيانات غير المتسقة والواجهات المغلقة على إبطاء الابتكار وزيادة تكاليف التكامل
- وينبغي أن يركز التقييس على الأطر. وستكون الأطر القابلة للتشغيل البيني، وليس الخوارزميات، هي مفتاح النجاح. ستحتاج إمكانية التشغيل البيني هذه إلى تضمين نماذج البيانات والقياس عن بعد وواجهات برمجة التطبيقات وإدارة دورة حياة النموذج
- سوف تهيمن بنيات الذكاء الاصطناعي الهجينة. لن يقتصر الذكاء الاصطناعي على جهاز التوجيه فحسب، بل سيجمع بين ذكاء العميل ونقطة الوصول والحافة والسحابة لتحقيق أفضل أداء
- إن شبكة Wi-Fi الأصلية ذات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة هي الاتجاه طويل المدى. ستعمل ميزات Wi-Fi 8 (IEEE 802.11bn)، مثل DBE وMAPC، على النحو الأمثل عند تشغيلها بواسطة محرك AI/ML
- البيانات هي عنق الزجاجة الأساسي. يتطلب تحقيق النجاح المستمر وحالات الاستخدام الجديدة باستخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الشبكات مجموعات بيانات مشتركة وتعلمًا موحدًا ونماذج حوكمة قوية.
