Mivel a modern szélessávú hálózatok iránti igények az 5G, az IoT és a távoli kapcsolatok terjedésével fokozódnak, az intelligens, skálázható és biztonságos infrastruktúra iránti igény soha nem volt kritikusabb. Venkata Bhardwaj Komaragiri , az adaptív hálózatépítés és a mesterséges intelligencia vezető szakértője. legújabb kutatása, amelyet a MSW menedzsment napló Egy ambiciózus, de rendkívül praktikus keretet mutat be a távközlési útválasztók mesterséges intelligencia és gépi tanulás segítségével történő optimalizálására – egy olyan javaslat, amely a széles sávú infrastruktúra működési határainak újradefiniálására törekszik anélkül, hogy az egyéni szintű orvosi végrehajtásokba vagy beavatkozásokba kellene beleolvadnia. In the paper titled   „A távközlési útválasztók mesterséges intelligencia és ML-alapú optimalizálása biztonságos és skálázható széles sávú hálózatokhoz” Komaragiri azt vizsgálja, hogy a gépi tanulási algoritmusok hogyan javíthatják drasztikusan a széles sávú rendszerek teljesítményét, megbízhatóságát és biztonságát azáltal, hogy az intelligenciát közvetlenül a hálózati hardver- és szoftverkészletbe építik be. Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity A modern digitális tapasztalatok – a videó streamingtől és a virtuális értekezletektől az ipari automatizálásig – a távközlési útválasztók alapjaira épülnek. Ezeknek az eszközöknek folyamatosan alkalmazkodniuk kell a változó igényekhez, biztosítaniuk kell az adatok integritását és megelőzniük a feltörekvő biztonsági fenyegetéseket. Komaragiri kutatása ezeket a korlátozásokat azáltal kezeli, hogy egy új architektúrát javasol, amely kihasználja az AI-vezérelt távméretet, a valós idejű forgalmi elemzést és az anomáliák észlelését, hogy az útválasztókat passzív adatvezetékekből intelligens hálózati orchestrátorokká alakítsa át. AI at the Core: From Prediction to Prevention A dokumentum egyik legfontosabb innovációja a Convolutional Neural Networks (CNNs) és Long Short-Term Memory (LSTM) modellek a sávszélesség iránti kereslet előrejelzéséhez és a forgalmi csúcsok hatékony kezeléséhez.Ezek a modellek értelmezik a tér-időbeli forgalmi térképeket és előre megjósolják a torlódási pontokat, lehetővé téve a sávszélesség proaktív elosztását és a szolgáltatásmegszakítások minimalizálását. Ezen túlmenően a tanulmány bemutatja Approximate Entropy-based models a forgalmi torlódások felmérése és az útválasztó-tervezési algoritmusok dinamikus optimalizálása.A nagy felbontású hálózati telemetria feldolgozása révén a útválasztók a statikus konfigurációk helyett valós idejű minták alapján szabályozhatják saját működésüket.Ez az AI-első megközelítés biztosítja az infrastruktúra jobb kihasználását, az energiahatékonyságot és a zökkenőmentes szolgáltatási minőséget a felhasználói klasztereken. Building Resilience Through Intelligent Architectures Komaragiri nem csak az optimalizálásnál áll meg – a biztonság és a skálázhatóság alkotja a tervezésének két pillérét. OAM-encapsulation networking schemes Ezek a rendszerek biztosítják a multi-cast jeleket anélkül, hogy jelentős késleltetést adnának, lehetővé téve a szolgáltatók számára a működési folytonosság fenntartását még rosszindulatú forgalmi kitörések vagy konfigurációs anomáliák esetén is. Támogatja továbbá a software-defined routers Ez lehetővé teszi az üzemeltetők számára, hogy elmozduljanak a költséges, szabadalmaztatott rendszerektől, és olyan agilis, nyílt forráskódú modelleket fogadjanak el, amelyek könnyen skálázhatók.Tanulmányi szimulációkban architektúrája a memória hatékonyságának tízszeres növekedését mutatta, miközben kezelte a több gigabites forgalmi terhelést – ez kritikus eredmény a távközlési szolgáltatók számára, akik a költségek arányos növekedése nélkül szeretnének méreteket kezelni. A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management A szélessávú rendszerek biztonsági megsértései gyakran az útválasztó sebezhetőségéből erednek. AI-based anomaly detection systems Ez lehetővé teszi, hogy azonosítsa a router forgalmi naplóiban a kiemelkedő tényezőket és a gyanús viselkedést. reinforcement learning models amelyek adaptív módon módosítják a tűzfal szabályait és az útválasztási táblázatokat az élő adatfolyamokból gyűjtött fenyegetési intelligencia alapján. Emellett a modell tartalmazza a predictive threat modeling Ez a szintű intelligencia lehetővé teszi az internetszolgáltatók és a távközlési szolgáltatók számára, hogy megkeményítsék hálózataikat, mielőtt a támadók kihasználhatják a feltörekvő sebezhetőségeket. Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment A Ciena-nál több mint egy évtizedes iparági vezetői pozícióval és az Infosys és a Mahindra Satyam korábbi pozícióival Venkata Bhardwaj Komaragiri egyedülálló perspektívával rendelkezik a fejlett kutatás és az operatív infrastruktúra integrálásában. five patent grants az , eight published papers in esteemed journals és multiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainability Az akadémiai betekintés és az iparági tapasztalatok keveréke tükröződik a javasolt megoldások gyakorlatias, bevezetésre kész természetében. Az ő elképzelése túlmutat a technikai tehetségeken – ez egy elkötelezettség a digital inclusion az , sustainability és community engagement A hálózatok szénlábnyomának csökkentésével és a szolgáltatás méltányosságának javításával munkája támogatja a környezeti felelősségvállalást és a digitális infrastruktúrához való szélesebb körű hozzáférést, különösen az alulszolgáltatott területeken. Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution Ahogy a digitális világ tovább bővül bonyolultságában és méretében, a mesterséges intelligencia szerepe ezeknek a rendszereknek a kezelésében csak növekedni fog. adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routing A következő generációs szélessávú szolgáltatások alapját képezik. Az általa javasolt architektúra nemcsak technikai hatékonyságot kínál, hanem a folyamatosan változó világban szükséges ellenálló képességet és rugalmasságot is – legyen szó akár forgalmi mintákról, fenyegető tájakról vagy felhasználói elvárásokról. A gyors technológiai változások által meghatározott korszakban Venkata Bhardwaj Komaragiri munkája jelzi, hogy responsible, intelligent, and scalable AI-driven innovation a távközlési hálózatok jövőjét alakíthatja – nemcsak gyorsabbá vagy biztonságosabbá, hanem alapvetően intelligensebbé teheti őket.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ez a hanganyag a történet eredeti nyelvén készült!

Túl hosszú; Olvasni

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Venkata Bhardwaj Komaragiri elképzelése a távközlési hálózatok fejlesztéséről az AI-vezérelt optimalizálás révén

About Author

HOZZÁSZÓLÁSOK

HANG TAGOK

EZT A CIKKET BEMUTATTA

Related Stories

THE LAST DAY OF NEW YORK

The Little Shop at Fishbourne

INTRODUCTION

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

THE LAST DAY OF NEW YORK

The Little Shop at Fishbourne

INTRODUCTION

HackerNoon Social Media Presence: A Complete Guide

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps