لکه څنګه چې د 5G، IoT، او د ریموټ کنکشنونو پراختیا سره د عصري پراختیا شبکې ته اړتيا لري، د هوښيار، کثافاتو او خوندي انټرنېټونو اړتیا هیڅکله ډیر مهم نلري. د دې چمتو کولو په مخکینی کې دا مهمه ده. Venkata Bhardwaj Komaragiri ، د adaptive networking او مصنوعي انټرنټ کې یو مخکښ متخصص. د هغه وروستیو څیړنې، په The د MSW مدیریت ژورنال ، د تلويزيون روټرزونو سره د AI او ماشین زده کړې په کارولو سره د ګمرکولو لپاره یو مسلکي خو ډیر عملی چارچوب وړاندې کوي - یو پروژې چې په انفرادي کچه د طبي غوښتنلیکونو یا مداخلهونو پرته د پراخ بڼلي انټرنېټونو عملیاتو محدودیتونه رامینځته کوي. په نوم کې د کاغذ   "AI او ML-Driven د امنیت او Scalable broadband شبکې لپاره د تلويزيون روټرونو د ښه کولو" Komaragiri څرنګه کوي چې د ماشين زده کړې algorithms کولی شي د بریښنا، د اعتماد، او د پراخ پټيشن سيستمونو د امنیت په عمده توګه د انټرنیټ په مستقیم ډول د شبکې د هارډویر او سافټ سټاک کې داخل کړي. Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity د ډیجیټل تجربو - د ویډیو سټراییم او مجازی کنفرانسونو څخه د صنعتي اتومات کولو پورې - د تلويزيون روټرزونو پر بنسټ جوړ شوي دي. دا وسایلو باید په دوامداره توګه د اړتیاوو ته وده ورکړي، د ډاټا تابعیت تضمین کړي، او د بریښنا ته د خطرونو مخنیوی وکړي. په هرصورت، د روټر معمولي آرکټیکټیکټونه اغیزمنې له امله سخت جوړښتونه او د واقعي وخت شرایطو ته محدود responsiveness له امله کمیت لري. Komaragiri د څېړنې د دې محدودیتونو سره مخنیوی کوي د یو نوی آرکټیکټیک وړاندیز کوي چې د AI-driven ټیلیمیتری، په واقعي وخت کې ترافیک تحلیل، او anomaly detection ګټه ورکوي ترڅو روټرونه د ګمرک ډاټا پاپیلین څخه د هوښيار شبکې orchestrators ته بدل کړئ. د هغه فریم ورک د لوړ موثریت ډاټا راټولولو ملاتړ کوي په داسې حال کې چې د بریښنا او سایټ ته خطرونه مخنیوی کوي - په راتلونکي hyperconnected نړۍ کې یو اړین کیفیت. AI at the Core: From Prediction to Prevention د کاغذ د اصلي نوښتونو څخه یو ده چې د کارولو Convolutional Neural Networks (CNNs) او Long Short-Term Memory (LSTM) ماډلونه چې د بیلګې په لټه کې د لګښت توقع کړي او په اغیزمنه توګه د ترافیک سپیکونه مدیریت کړي. دا ماډلونه د فضا او وخت د ترافیک نقشهونه تبادله کوي او مخکښ ټکټونه مخکښ کوي، د بیلګې په لټه کې تبادله کولو ته اجازه ورکوي او د خدمتونو تبادله کم کړي. همدارنګه، د مطالعې د Approximate Entropy-based models د ترافیک لګښت اندازې کولو او د روټر پلان کولو اګوریتمونو په دوامداره توګه غوره کولو لپاره. د لوړ رڼا شبکې ټیلیمټری پروسس کولو په واسطه، روټرز کولی شي خپل فعالیتونه په حقیقي وخت کې نمونې پرته د سټیټیک سیسټمونو په اساس ځان تنظیم کړي. دا AI لومړی لارښوونې د زیربنا، د انرژۍ اغیزمنتیا او د کاروونکي کلپونو په پرتله د خدمتونو کیفیت ښه کارولو تضمین کوي. Building Resilience Through Intelligent Architectures Komaragiri یوازې د ګټورولو په اړه نه وي - د خوندیتوب او پراختیا د خپل ډیزاین دوه پټلونه جوړوي. په ځواب کې د سایبر ته وده ورکوي، د هغې د آرکټیکټیکټ په وړاندې وړاندې کوي OAM-encapsulation networking schemes د ډاټا انجکشن او د لنکس کټګوریو کې د مخنیوی کولو مخنیوی کولو لپاره. دا سیسټمونه د ډیری کټګوریو سیگنالونو خوندي کولو ته اړتیا نلري، د خدمتونو عرضه کوونکي ته اجازه ورکوي چې د کار کولو مداخله هم په وخت کې د بدعنو ترافیک یا د سیسټمونو غیر معمولونو کې وده ورکړي. دا هم د software-defined routers ، کولی شي د موادو هارډویر په کارولو سره ماډولر اپراتورونه وکړي. دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د لګښتو، د مالکیت سیسټمونو څخه روښانه ونیسئ او د آسانه کثافاتو موډلونه رامینځته کړي. په ځمکې د آزموینې نمونې کې، د هغه آرکټیکټوریټ د مینو اغیزمنتیا کې د ډیجیګایټ ترافیک لوډونو په کارولو سره د دسو کچه زیاتوالی demonstrated - د تلیفون شرکتونو لپاره د کثافاتو شرکتونو لپاره د کثافاتو د کثافاتو په پرتله زیاتوالي له الرې د مدیریت لپاره یو مهم پایلې. A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management په پراخه پړاو سیسټمونو کې د خوندیتوب د اغیزمنو اغیزمنې اغیزمنې دي. د دې پوهې کولو سره، د Komaragiri فریم ورک شامل دي AI-based anomaly detection systems که تاسو کولی شئ په روټر ترافیک ژورنالونو کې د غیرقانوني او مشکوک چلندونه ونیسئ. دا شامل دي reinforcement learning models که adaptively اصلاح د firewall قوانین او routing جدولونه پر بنسټ د خطر د معلوماتو د ژوند د ډاټا د جریانونو له خوا ګټه واخلئ. سربیره پردې، د هغه موډل شامل دي predictive threat modeling که تاسو کولی شئ د پیاوړتیا حملات د مصنوعي ترافیک او تاریخي ډاټا سیټونو په کارولو سره سمول کړئ، د پروتیکي دفاعي کچه برابر کړئ. دا کچه د انټرنټ د ISPs او تلیفون عرضه کوونکي ته اجازه ورکوي چې د انټرنټ کونکي کولی شي د پیاوړتیا لګښتونو ګټه واخلئ مخکې خپل شبکې سخت کړي. Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment د Ciena په صنعت کې د 10 کلونو څخه زیات لارښود او په Infosys او Mahindra Satyam کې د مخکښو په کارونو سره، Venkata Bhardwaj Komaragiri د پرمختللي څیړنې سره د عملیاتو د زیربنا په ګډه کې یو ځانګړي چشمې لري. د هغه مسلکي سفر شامل دي five patent grants د eight published papers in esteemed journals او multiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainability دا د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق. د هغې لید د تخنیکي توان څخه بهر دي - دا یو تعهد دی چې digital inclusion د sustainability او community engagement د شبکې د کاربن ټیټ کمولو او د خدمتونو د عادلیت د ښه کولو له لارې، د هغه کار د چاپیریال مسئولیت او د ډیجیټل انټرنېټونو په پراخه کچه، په ځانګړي ډول په کم خدمتونو سيمو کې مرسته کوي. Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution لکه څنګه چې د ډیجیټل نړۍ په پیچیدو او کچه پراختیا کوي، د دې سیسټمونو په مدیریت کې د AI رول به یوازې وده ورکړي. Komaragiri د څیړنې لپاره د راتلونکي لارښود وړاندې کوي چې د دې لپاره چې د دې کارولو لپاره کار واخلئ. adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routing د next-generation broadband خدمتونو بنسټ رامینځته کړي. د دې پروګرام نه یوازې د تخنیکي اغیزمنتیا نه وړاندې کوي، بل هم د مقاومت او انعطافتیا ته اړتیا لري چې په ټوله بدلون نړۍ کې اړتیا لري - که څه هم په ترافیک موډلونو کې، د خطرې پړاو کې، یا د کاروونکي انتظارونو کې. په چټک تکنالوژۍ بدلونونو له خوا د عمر کې، Venkata Bhardwaj Komaragiri د کار په توګه د څرنګوال په توګه کار کوي responsible, intelligent, and scalable AI-driven innovation کولی شي د تلويزيون شبکې په راتلونکي توګه جوړ شي - دوی نه یوازې چټک یا خوندي شي، بلکه په اصل کې سمارټ.

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

دا غږ د کیسې په اصلي ژبه تولید شوی!

ډېر اوږد؛ لوستل

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Venkata Bhardwaj Komaragiri د AI-Driven Optimization له لارې تلويزيون شبکې ته وده ورکړي

About Author

تبصرې

hang tags

دا مقاله په کې وړاندې شوې وه

Related Stories

Thrilled to be Recognized as the 2021 HackerNoon Contributor of the Year - React

Kindness is a Gift that Should Always be Paid Forward - Interview With Samiran Mondal

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

[Writing Prompt] Thrilled to be Recognized as [Insert Award Title Name]

Thrilled to be Recognized as the 2021 HackerNoon Contributor of the Year - React

Kindness is a Gift that Should Always be Paid Forward - Interview With Samiran Mondal

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

[Writing Prompt] Thrilled to be Recognized as [Insert Award Title Name]

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps