華為重磅發布網絡AI領域10大公開數據集

來源:智匯工業

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關鍵詞:華為 AI領域 人工智能

    在華為開發者大會HDC.Cloud 3月20號直播間,華為網絡人工智能數據湖專家周堯,向開發者們正式發布了網絡AI領域10大公開數據集,解決了網絡AI開發缺乏工業級數據的難題。

    這10大數據集是華為從外場仿真數據和實驗室模擬數據,經過解析治理、探索標注之后的,可以直接應用于網絡領域AI應用開發的數據集。分為“異常檢測類”、“控制優化類”、和“故障定界類”三大類:


    異常檢測類


    1)性能指標異常檢測數據集:時間序列數據集,包括正樣本和負樣本,可應用于時序序列預測等算法的訓練和驗證;樣本量100W條,特征維度7維


    2)性能指標變更監控測數據集:覆蓋4種網絡業務變更場景,包括變更成功場景和失敗場景,失敗場景數據有對應標簽;樣本量100W條,特征維度40維


    3)硬盤故障檢測數據集:覆蓋日立,希捷共計16款硬盤型號,累積標注壞盤數量超2300塊,應用于硬盤故障預測類問題分析與研究;樣本量超230W條,特征維度超100維(覆蓋廠商公開SMART指標)


    控制優化類


    4)數據中心群控數據集:包含冷塔、冷機、泵等設備的供回水溫度、壓力、IT機房、冷站設備能耗100+維特征,可應用于數據中心水冷冷凍水場景制冷系統優化模型訓練;樣本量2W條,特征維度100維


    5)數據中心PUE優化數據集:覆蓋3種制冷場景、4種末端空調、冷站群控、IT機房等設備能耗數據,基于冷卻系統完成關聯,應用于PUE優化、網絡領域控制類模型開發與研究;樣本量2W條,特征維度110維


    故障定界類


    6)無線接入故障數據集:覆蓋20種無線接入故障類型,告警數據與工單數據相關關聯,業務專家團隊準確標注,可用于告警壓縮和根因定位類模型開發,樣本量65w條,特征維度7維


    7)無線&IPRAN故障數據集:告警數據基于無線接入和IPRAN的設備拓撲進行關聯,利用工單數據完成根因告警標注,覆蓋37種故障類型,可用于告警壓縮和故障定位,樣本量700w+條,特征維度24維


    8)無線&PTN故障數據集:告警數據基于無線基站、動力環境、PTN等設備拓撲進行關聯,利用工單數據完成根因告警標注,覆蓋48種故障類型,可用于告警壓縮和故障定位,樣本量100w+條,特征維度61維


    9)無線&微波故障數據集:告警數據基于無線基站、動力環境、微波等設備拓撲進行關聯,利用工單數據完成根因告警標注,覆蓋29種故障類型,可用于告警壓縮和故障定位,樣本量100w+條,特征維度46維


    10)PON光路故障數據集:PON光路故障場景數據,包含光纖彎曲、連接器松動等故障場景,覆蓋光模塊的電壓,電流,接收光功率,發送光功率等特征,樣本量4w條,特征維度11維


    數據和特征決定了機器學習的上限,華為發布網絡領域10大數據集,不但可以幫助網絡AI開發者減少90%的數據集準備時間,更重要的是將會極大提高AI模型精度。目前已驗證數據中心數據集助力AI模型達準確率達到89.77%,無線&IPRAN故障數據集提高高級聚合率到95.4%,查準率到90%。

    現在使用華為云賬號登錄華為云,選擇NAIE服務(路徑:EI企業智能—智能體—網絡智能體 NAIE),再從AI服務目錄選擇數據集服務,即可進入數據集服務頁面選擇所需公開數據集。


    (審核編輯: 智匯小新)

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