Via all’iniziativa AI Telco Troubleshooting Challenge, un vero e proprio contest che “invita gli operatori di telecomunicazioni, i ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale e le startup a presentare modelli linguistici avanzati (Large language model, Llm) in grado di eseguire analisi delle cause profonde (Root cause analysis, Rca) sui guasti delle reti di telecomunicazione”.
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Gli organizzatori della challenge
Il programma AI Telco Troubleshooting Challenge è sostenuto da un ampio gruppo di organizzazioni del settore delle telecomunicazioni e delle tecnologie di rete, tra cui Etsi, Gsma, Ieee GenAINet, Itu e Tm Forum, secondo cui “i guasti di rete rimangono una delle sfide più pressanti e costose che il comparto deve affrontare, causando ogni anno perdite finanziarie significative”. Nelle intenzione dei fondatori, la call dovrebbe portare alla luce alcune innovazioni per affrontare quelle che vengono definite “criticità persistenti”.
All’iniziativa partecipa anche una serie “partner principali”, a partire da Huawei, InterDigital, NextGCloud, RelationalAI e xFlowResearch, e si basa sui recenti progressi nell’applicazione dell’AI alle operazioni di rete, sfruttando set di dati come TeleLogs e framework di benchmarking sviluppati da Gsma e dai suoi partner nell’ambito della comunità Gsma Open-Telco Llm Benchmarks, che include una classifica che evidenzia le prestazioni dei vari modelli in casi d’uso specifici delle telecomunicazioni.
“I guasti di rete costano agli operatori milioni ogni anno e l’analisi delle cause alla radice è un punto critico per gli operatori”, precisa Louis Powell, direttore delle tecnologie di intelligenza artificiale presso Gsma. “Sfruttando modelli di intelligenza artificiale in grado di ragionare e diagnosticare guasti invisibili, il settore può migliorare notevolmente l’affidabilità e ridurre i costi operativi. Attraverso questa sfida, miriamo ad accelerare lo sviluppo di Llm che combinano ragionamento, efficienza e scalabilità”.
Gli ambiti di sviluppo del progetto
Più nello specifico, il contest invita i team dei vari soggetti coinvolti a presentare modelli di intelligenza artificiale in tre categorie. La prima è quella della rilevazione di nuovi guasti: si valuteranno quindi i modelli linguistici di grandi dimensioni più performanti per la Rca. Ci sono poi l’ambito dell’implementazione di modelli leggeri all’avanguardia e quello della spiegabilità, che si concentrerà sui sistemi di AI in grado di dettagliare chiaramente le motivazioni del loro “ragionamento”. Altre categorie includeranno la sicurezza delle implementazioni edge-cloud e l’abilitazione dei servizi di intelligenza artificiale per gli sviluppatori di applicazioni.
Gli organizzatori dell’AI Telco Troubleshooting Challenge affermano che l’obiettivo del contest è “identificare soluzioni pratiche che portino a reti più resilienti, efficienti e automatizzate. I criteri di valutazione della sfida valuteranno i partecipanti in base all’accuratezza, all’efficienza, alla capacità di ragionamento e alle considerazioni di sicurezza dei loro modelli”.
Il contest è aperto alle candidature dal 28 novembre e si chiuderà il 1° febbraio 2026; i vincitori saranno annunciati durante una sessione di premiazione dedicata al Mwc26 di Barcellona.
La prospettiva strategica
“Questa sfida affronta alcune delle questioni di ricerca più urgenti nel nostro settore, come la generalizzazione dei modelli e l’efficienza dell’AI basata sull’edge”, commenta Dario Sabella, presidente dell’Etsi Mec (Multi-access Edge Computing). “Fornendo un accesso senza precedenti a dati e risorse specializzate, stiamo accelerando l’adozione dell’AI nel settore delle telecomunicazioni. In particolare, modelli linguistici piccoli ed efficienti, adatti alle implementazioni in chiave AI edge, abbasseranno le barriere all’adozione dell’intelligenza artificiale, rendendo le soluzioni avanzate più accessibili e di maggiore impatto in tutto il settore”.
Merouane Debbah, presidente generale di Ieee GenAINet Eti, aggiunge: “I modelli linguistici di grandi dimensioni sono diventati fondamentali nella ricerca di reti autonome, resilienti e adattive. Attraverso questo contest, stiamo affrontando sfide fondamentali di ricerca e ingegneria, come la generalizzazione a guasti di rete invisibili, l’interpretabilità e l’intelligenza artificiale efficiente ai margini, che sono vitali per rendere realtà le infrastrutture di telecomunicazione native per l’intelligenza artificiale”.
