Xây dựng mô hình học máy sử dụng dữ liệu thu về từ cảm biến để hỗ trợ theo dõi tình trạng cột antenna tại các trạm thu phát tín hiệu viên thông (BTS) và đưa ra dự báo sớm các rủi ro tiềm ẩn của cột BTS theo thời gian thực.

Tính sáng tạo về công nghệ của sản phẩm thể hiện qua các đặc điểm:
Thiết bị hỗ trợ, không trực tiếp can thiệp vào quá trình bảo trì, bảo dưỡng các trạm BTS, giúp thông báo nhanh, chính xác tình trạng của nhiều cột BTS trong một phạm vi nhất định, hỗ trợ các kỹ sư đưa quyết định bảo dưỡng tối ưu hơn, tốn kém ít hơn.
AutoAntenna xây dựng mô hình học máy tăng cường để đưa ra các cảnh báo tình trạng của cột BTS với các tình trạng thời tiết có thể xảy ra. Trong tương lai, thông qua việc tự gán nhãn cho dữ liệu thu về cảm biến, mô hình sẽ liên tục cập nhật và cải thiện độ chính xác theo thời gian, từ đó tiến hành dự đoán những khả năng bất lợi có thể xảy ra đối với cột Antenna và đưa ra cảnh báo phù hợp cùng với các khuyến cáo bảo trì, bảo dưỡng.

Hiện nay, việc đánh giá tình trạng của các cột antenna đều phải được thực hiện trực tiếp, thủ công, vừa hao tốn nhiều thời gian, tiền bạc, đòi hỏi lượng nhân lực lớn có chuyên môn, đồng thời cách kiểm tra định kỳ này dẫn đến việc nắm thông tin về tình trạng các cột antenna chỉ diễn ra vào thời điểm đo, không được cập nhật thường xuyên cho công tác bảo dưỡng. Từ hiện thực trên, AutoAntenna - Giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong theo dõi, cảnh báo sớm tình trạng cột antenna tại các trạm BTS đã được nhóm nghiên cứu và phát triển thành công.