Openreach و Google Cloud يطبقان الذكاء الاصطناعي في تخطيط شبكة الألياف البصرية البريطانية

وسّعت Openreach شراكتها مع Google Cloud وربطت أدوات الذكاء الاصطناعي بتخطيط نشر الألياف البصرية على المستوى الوطني في المملكة المتحدة. تستخدم الشركة بالفعل Vertex AI لتوأم رقمي للبنية التحتية للنقل والإنترنت عريض النطاق في البلاد، وتؤكد بيانات Gemini Enterprise أنه يقلل تكاليف النفقات الهندسية بنسبة تزيد على 50%.

كيفية عمل مشروع Openreach

Openreach هي شركة تابعة لشركة BT وتشغل أكبر شبكة إنترنت عريض النطاق في البلاد. الحجم مهم هنا: تتحمل الشركة المسؤولية ليس فقط عن بنية الاتصالات الأساسية، بل تدير أيضاً ثاني أكبر نظام أسطول سيارات تجاري في المملكة المتحدة. عندما تحتاج إلى مد الألياف البصرية في جميع أنحاء البلاد، فإن أي موافقات إضافية وأخطاء في التوجيه والتحقق اليدوي من البيانات تتحول بسرعة إلى اختناق مكلف.

هذا هو السبب في أن Openreach تنقل جزءاً من التخطيط من جداول البيانات والأنظمة المجزأة إلى بيئة ذكاء اصطناعي موحدة. العنصر الرئيسي في هذا النظام هو توأم رقمي للبنية التحتية للنقل والاتصالات في بريطانيا مبني على Vertex AI. في الأساس، إنه نموذج مشترك حيث يمكنك مقارنة البيانات عن الطرق وحركات الفرق وحالة الشبكة، ثم استخدامها للتخطيط الإنشائي الأكثر دقة.

هذا النهج ضروري ليس للحصول على تصور جميل، بل حتى تتقدم الحلول الهندسية بشكل أسرع من الفرضية إلى التنفيذ الميداني.

حيث يتم توفير الوقت

الجزء الثاني من الشراكة هو Gemini Enterprise، الذي تستخدمه Openreach لتقليل تكاليف النفقات الهندسية. تؤكد الشركة أن تكاليف النفقات قد انخفضت بالفعل بنسبة تزيد على 50%. بالنسبة لمشغل اتصالات بهذا الحجم، يعني هذا ليس فقط توفير ساعات العمل، بل تسريع القرارات التي كانت تتطلب سابقاً سلسلة طويلة من الإجراءات اليدوية بين الميدان والمهندسين والتخطيط.

كلما قل الاحتكاك الإداري، أسرع وصول الشبكة إلى العناوين الجديدة. لا تكشف المادة عن قائمة كاملة بالسيناريوهات، لكن من الوصف يتضح أين يحقق الذكاء الاصطناعي تأثيراً في برامج البنية التحتية من هذا النوع. الحديث عادة لا يتعلق بالأتمتة السحرية للدورة كاملة، بل عن نماذج تجمع السياق بشكل أسرع وتبرز الاختناقات وتزيل العمل التحضيري المتكرر الذي كان يفعله الناس يدوياً سابقاً.

• يتم تحضير الخيارات الهندسية بشكل أسرع
• تقليل المراجعة اليدوية المتبادلة بين الأنظمة
• من الأسهل تنسيق النقل وإرسال الفرق
• من الأسهل تقييم أولوية الأقسام للألياف البصرية

لماذا هذا مهم

الانتقال إلى الألياف البصرية ليس مجرد استبدال الكابلات، بل سلسلة طويلة من القرارات المحلية: أين تحفر، كيفية رسم الطريق، أي فريق ترسل، وكيف لا تنشئ تأخيرات غير ضرورية على بنية تحتية مكتظة بالفعل. في النظام العادي، تصطدم هذه المشاريع بالبيانات المجزأة والتحقق المستمر. هذا هو السبب في أن حتى التحسينات المتواضعة في التخطيط تترجم بسرعة إلى توفيرات كبيرة على نطاق البلاد.

هذا هو حيث تحاول Openreach الفوز بالسرعة دون نمو متناسب في القوى العاملة. بالنسبة لـ Google Cloud، هذه الحالة مؤشرة أيضاً: لا يتعلق الأمر بـ chatbot للمكتب، بل بتطبيق الذكاء الاصطناعي في دورة الإنتاج الأساسية لمشغل كبير. يعمل Vertex AI في هذا السيناريو كمنصة للبيانات والنماذج، بينما يعمل Gemini Enterprise كطبقة تزيل جزءاً من الحمل الهندسي الروتيني.

كلما زادت هذه القصص في الاتصالات، كلما طالب السوق بعائد استثمار قابل للقياس، وليس فقط وعود بالأتمتة.

ماذا يعني هذا

تظهر قصة Openreach أن الذكاء الاصطناعي التوليدي في شركات البنية التحتية الكبيرة يتحول من نمط العرض التوضيحي إلى النواة التشغيلية. إذا كان التوأم الرقمي والنماذج المؤسسية يقللان فعلاً تكاليف النفقات بأكثر من 50%، فإن الخطوة المنطقية التالية للسوق هي تطبيق مثل هذه الأنظمة ليس فقط للمساعدة في الموظفين، بل كطبقة أساسية لتخطيط الشبكات واللوجستيات والعمليات الميدانية. بالنسبة لأوروبا، هذا ذو صلة خاصة في سياق التحديث المكلف للبنية التحتية للاتصالات.