Ndërsa kërkesat për rrjetet moderne broadband escalate me përhapjen e 5G, IoT, dhe lidhjet e largëta, nevoja për infrastrukturë inteligjente, të shkallëzueshme dhe të sigurt nuk ka qenë kurrë më kritike. Venkata Bhardwaj Komaragiri , një ekspert kryesor në rrjetet adaptive dhe inteligjencën artificiale. hulumtimet e tij më të fundit, të botuara në Gazeta e Menaxhimit të MSW , paraqet një kornizë ambicioze, por shumë praktike për optimizimin e routerëve të telekomunikacionit duke përdorur AI dhe machine learning – një propozim që synon të redefinojë kufijtë operacionalë të infrastrukturës së broadband pa u zhytur në implementime mjekësore ose ndërhyrje në nivel individual. Në letrën e titulluar   “Optimizimi i inteligjencës artificiale dhe ML-drejtuar i routerëve të telekomunikacionit për rrjetet e sigurta dhe të shkallëzueshme të bandës së gjerë” Komaragiri eksploron se si algoritmet e të mësuarit automatik mund të përmirësojnë në mënyrë dramatike performancën, besueshmërinë dhe sigurinë e sistemeve broadband duke përfshirë inteligjencën direkt në grumbullimin e hardware-it dhe software-it të rrjetit. Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity Eksperiencat moderne dixhitale – nga transmetimi i videos dhe takimet virtuale deri te automatizimi industrial – janë ndërtuar mbi themelet e routerëve të telekomunikacionit. Këto pajisje duhet të përshtaten vazhdimisht me kërkesat e ndryshueshme, të sigurojnë integritetin e të dhënave dhe të parandalojnë kërcënimet e reja të sigurisë. megjithatë, arkitekturat tradicionale të routerëve shpesh bien poshtë për shkak të konfigurimeve rigide dhe reagimit të kufizuar ndaj kushteve në kohë reale. Hulumtimi i Komaragirit i adreson këto kufizime duke propozuar një arkitekturë të re që përfshin telemetri të drejtuar nga AI, analizën e trafikut në kohë reale dhe zbulimin e anomalive për të transformuar routerët nga tubacionet e të dhënave pasive në orkestratorë inteligjentë të rrjetit. AI at the Core: From Prediction to Prevention Një nga inovacionet kryesore të këtij programi është përdorimi i Convolutional Neural Networks (CNNs) dhe Long Short-Term Memory (LSTM) Modelet për të parashikuar kërkesën e gjerësisë së bandës dhe për të menaxhuar në mënyrë efektive pikat e trafikut.Këto modele interpretojnë hartat e trafikut hapësinor dhe parashikojnë pikët e ngërçit paraprakisht, duke lejuar shpërndarjen proaktive të gjerësisë së bandës dhe duke minimizuar ndërprerjet e shërbimit. Për më tepër, studimi paraqet Approximate Entropy-based models për të vlerësuar shpërthimin e trafikut dhe për të optimizuar dinamikisht algoritmet e planifikimit të routerit. Duke përpunuar telemetri të rrjetit me rezolucion të lartë, routerët mund të rregullojnë vetë operacionet e tyre bazuar në modelet në kohë reale dhe jo në konfigurimet statike. Kjo qasje e parë e AI-së siguron shfrytëzimin e përmirësuar të infrastrukturës, efikasitetin e energjisë dhe cilësinë e paqëndrueshme të shërbimit në të gjithë grupet e përdoruesve. Building Resilience Through Intelligent Architectures Komaragiri nuk ndalet vetëm në optimizimin – siguria dhe shkallëzueshmëria formojnë shtyllat binjake të dizajnit të tij. OAM-encapsulation networking schemes Këto skema sigurojnë sinjalet multi-cast pa shtuar latencë të konsiderueshme, duke lejuar ofruesit e shërbimeve të ruajnë vazhdimësinë operacionale edhe gjatë shpërthimeve të trafikut me qëllim të keq ose anomalive të konfigurimit. Ai gjithashtu mbështet software-defined routers , i aftë për përmirësime modulare duke përdorur hardware-in e mallrave.Kjo lejon operatorët të largohen nga sistemet e shtrenjta, pronësore dhe të miratojnë modele agile, me burim të hapur që janë lehtësisht të shkallëzueshme.Në simulimet në terren, arkitektura e tij tregoi një rritje dhjetë herë në efikasitetin e kujtesës ndërsa menaxhon ngarkesat e trafikut multi-gigabit - një arritje kritike për operatorët e telekomunikacionit që kërkojnë të menaxhojnë shkallën pa rritje proporcionale të kostos. A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management Shkeljet e sigurisë në sistemet e bandës së gjerë shpesh rrjedhin nga dobësitë e routerit. Duke e njohur këtë, korniza e Komaragirit integron AI-based anomaly detection systems që mund të identifikojë outliers dhe sjellje të dyshimta në ditarët e trafikut të routerit. reinforcement learning models që adaptivisht modifikojnë rregullat e firewall dhe tabelat e drejtimit bazuar në inteligjencën e kërcënimeve të mbledhura nga rrjedhat e të dhënave të drejtpërdrejta. Përveç kësaj, modeli i tij përfshin predictive threat modeling Ky nivel i inteligjencës i mundëson ISP-ve dhe ofruesve të telekomunikacionit të ngurtësojnë rrjetet e tyre para se sulmuesit të mund të shfrytëzojnë dobësitë në zhvillim. Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment Me më shumë se një dekadë udhëheqje industriale në Ciena dhe role të mëparshme në Infosys dhe Mahindra Satyam, Venkata Bhardwaj Komaragiri ka një perspektivë unike në integrimin e kërkimit të avancuar me infrastrukturën operacionale. five patent grants të eight published papers in esteemed journals dhe multiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainability Ky përzierje e njohurive akademike dhe industriale reflektohet në natyrën praktike, të gatshme për vendosje të zgjidhjeve të tij të propozuara. Vizioni i tij shkon përtej aftësive teknike – është një angazhim për digital inclusion të sustainability dhe community engagement Duke zvogëluar gjurmët e karbonit të rrjetit dhe përmirësimin e barazisë së shërbimeve, puna e tij mbështet përgjegjësinë mjedisore dhe qasjen më të gjerë në infrastrukturën dixhitale, veçanërisht në zonat me mungesë shërbimi. Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution Ndërsa bota dixhitale vazhdon të zgjerohet në kompleksitet dhe shkallë, roli i AI në menaxhimin e këtyre sistemeve vetëm do të rritet. adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routing formojnë themelin e shërbimeve të brezit të ardhshëm të broadband. Arkitektura e tij e propozuar ofron jo vetëm efikasitet teknik, por edhe rezistencën dhe fleksibilitetin e kërkuar në një botë të ndryshimit të vazhdueshëm – qoftë në modelet e trafikut, peisazhet e kërcënimeve, ose pritjet e përdoruesve. Në një epokë të përcaktuar nga ndryshimet e shpejta teknologjike, puna e Venkata Bhardwaj Komaragiri shërben si një dritë për mënyrën se si responsible, intelligent, and scalable AI-driven innovation mund të formojnë të ardhmen e rrjeteve të telekomunikacionit – duke i bërë ato jo vetëm më të shpejta ose më të sigurta, por në thelb më të mençura.

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

Kjo audio është prodhuar në gjuhën origjinale të tregimit!

Vizioni i Venkata Bhardwaj Komaragiri për përmirësimin e rrjeteve të telekomunikacionit përmes optimizimit të AI-drejtuar

About Author

KOMENTE

VARUR TAGS

KY ARTIKU U PARAQIT NË

Related Stories

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Rrjeti SQD sapo vrau emetimet e tokenëve.Ja çfarë paguan 16 miliardë dollarë në DeFi TVL

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps