現代のブロードバンドネットワークに対する要求が5G、IoT、およびリモートコネクティビティの普及とともに急増するにつれて、インテリジェント、スケーラブル、セキュアなインフラストラクチャの必要性はこれまで以上に重要ではない。 Venkata Bhardwaj Komaragiri , 適応型ネットワークと人工知能の主要な専門家. 彼の最新の研究は、出版された MSWマネジメントジャーナル ,は、AIと機械学習を使用して電気通信ルーターを最適化するための野心的なが非常に実用的な枠組みを提示し、個々のレベルの医療実装や介入に浸透することなく、ブロードバンドインフラの運用上の限界を再定義することを目指す提案です。 タイトル: In the paper titled   “AI and ML-Driven Optimization of Telecom Routers for Secure and Scalable Broadband Networks” (安全でスケーラブルなブロードバンドネットワークのための通信ルーターのAIとMLドライブの最適化) コマラギリは、機械学習アルゴリズムが、インテリジェンスをネットワークのハードウェアおよびソフトウェアスタックに直接埋め込むことによって、ブロードバンドシステムのパフォーマンス、信頼性、およびセキュリティを劇的に向上させる方法を調べています。 Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity ビデオストリーミングや仮想ミーティングから産業自動化まで、現代のデジタル体験は、電気通信ルーターの基盤に基づいて構築されています。これらのデバイスは、変化する要求に常に適応し、データの完全性を確保し、新たなセキュリティ脅威を予防する必要があります。 Komaragiriの研究は、AI駆動の遠隔測定、リアルタイムトラフィック分析、および異常検出を活用して、ルーターをパシブなデータパイプラインからインテリジェントなネットワークオーケストラに変換する新しいアーキテクチャを提案することで、これらの限界に対応しています。 AI at the Core: From Prediction to Prevention この論文の主要な革新のひとつは、 Convolutional Neural Networks (CNNs) そして Long Short-Term Memory (LSTM) 帯域幅需要を予測し、トラフィックピークを効果的に管理するためのモデル これらのモデルは、スペースタイムトラフィックマップを解釈し、渋滞点を事前に予測し、プロアクティブな帯域幅配分を可能にし、サービスの妨害を最小限に抑える。 さらに、この研究は、 Approximate Entropy-based models トラフィックの混雑を評価し、ダイナミックにルーターのスケジュールアルゴリズムを最適化する。高解像度ネットワークテレメトリを処理することで、ルーターは、静的構成ではなくリアルタイムのパターンに基づいて運用を自己調整することができます。 Building Resilience Through Intelligent Architectures コマラギリ氏は最適化に限らず、セキュリティとスケーラビリティは彼のデザインの双子の柱です。 OAM-encapsulation networking schemes これらのスケジュールは、重要な遅延を加えることなく、複数の配信信信号を保護し、サービスプロバイダは悪意のあるトラフィックの爆発や構成異常の間でも運用継続性を維持することができます。 彼はまた、 software-defined routers 商品ハードウェアを使用してモジュールアップグレードができるため、オペレーターは高価で独占的なシステムから離れ、スケーラブルで容易にスケーラブルなアガイド・オープンソース・モデルを採用することができます。フィールド・トライアル・シミュレーションでは、彼のアーキテクチャは、複数のギガビットのトラフィック負荷に対処しながらメモリ効率の10倍の増加を示し、コストの比例的な増加なしにスケールを管理しようとする電気通信事業者にとって重要な成果です。 A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management ブロードバンドシステムのセキュリティ侵害は、しばしばルーターの脆弱性から生じます。 AI-based anomaly detection systems ルーターのトラフィックログの外見者や疑わしい行動を識別できます。 reinforcement learning models ライブデータストリームから収集された脅威情報に基づいて、ファイアウォールのルールとルーティングテーブルを適応的に変更する。 さらに、彼のモデルには、 predictive threat modeling 合成トラフィックと歴史的データセットを使用して潜在的な攻撃をシミュレートし、プロアクティブな防衛層を提供する。このレベルの情報は、ISPおよび電気通信プロバイダが攻撃者が新たな脆弱性を悪用する前にネットワークを硬化することを可能にします。 Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment Cienaで10年以上の業界リーダーシップを務め、InfosysとMahindra Satyamで以前の役割を果たしたVenkata Bhardwaj Komaragiriは、高度な研究と運用インフラストラクチャを統合するためのユニークな視点を持っています。 five patent grants で、 eight published papers in esteemed journals そして、 multiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainability アカデミックな洞察と業界の鋭さのこの組み合わせは、彼の提案されたソリューションの実用的で展開準備が整った性質に反映されています。 彼のビジョンは技術的能力を超えており、それは digital inclusion で、 sustainability そして、 community engagement ネットワークの炭素足跡を削減し、サービスの公平性を向上させることにより、彼の仕事は環境責任と、特にサービス不足地域のデジタルインフラへの広範なアクセスをサポートしています。 Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution デジタル世界が複雑さと規模を拡大し続けるにつれて、これらのシステムの管理におけるAIの役割は増加するばかりです。 adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routing 次世代のブロードバンドサービスの基礎となる。 彼の提案されたアーキテクチャは、技術的効率だけでなく、トラフィックパターン、脅威の風景、またはユーザーの期待にかかわらず、絶え間なく変化する世界で必要とされる抵抗性と柔軟性を提供します。 急速な技術の変化によって定義された時代に、ヴェンカタ・ブハルダワイ・コマラギリの作品は、どのように responsible, intelligent, and scalable AI-driven innovation 電気通信ネットワークの未来を形作り、それらをより速く、より安全なだけでなく、根本的にスマートなものにします。

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Venkata Bhardwaj Komaragiri's Vision for Enhancing Telecom Networks Through AI-Driven Optimization ベンカタ・ブダワイ・コマラギリのビジョン

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