Khi nhu cầu về các mạng băng thông rộng hiện đại leo thang với sự phổ biến của 5G, IoT và kết nối từ xa, nhu cầu về cơ sở hạ tầng thông minh, có thể mở rộng và an toàn chưa bao giờ quan trọng hơn. Venkata Bhardwaj Komaragiri , một chuyên gia hàng đầu về mạng thích ứng và trí tuệ nhân tạo. nghiên cứu mới nhất của ông, được công bố trong Tạp chí quản lý MSW , trình bày một khuôn khổ đầy tham vọng nhưng rất thực tế để tối ưu hóa các bộ định tuyến viễn thông bằng cách sử dụng AI và học máy - một đề xuất nhằm định nghĩa lại giới hạn hoạt động của cơ sở hạ tầng băng thông rộng mà không phải đi sâu vào các ứng dụng y tế hoặc can thiệp ở cấp độ cá nhân. Trong bài viết có tựa đề   “Tối ưu hóa AI và ML-Driven của bộ định tuyến viễn thông cho các mạng băng thông rộng an toàn và có thể mở rộng” Komaragiri khám phá cách các thuật toán học máy có thể cải thiện đáng kể hiệu suất, độ tin cậy và bảo mật của các hệ thống băng thông rộng bằng cách nhúng thông tin thông minh trực tiếp vào bộ phần cứng và phần mềm mạng. Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity Những trải nghiệm kỹ thuật số hiện đại – từ phát trực tuyến video và các cuộc họp ảo đến tự động hóa công nghiệp – được xây dựng trên nền tảng của các bộ định tuyến viễn thông. Những thiết bị này phải liên tục thích ứng với nhu cầu thay đổi, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu và ngăn chặn các mối đe dọa bảo mật mới nổi. Nghiên cứu của Komaragiri giải quyết những hạn chế này trực tiếp bằng cách đề xuất một kiến trúc mới sử dụng viễn thám được thúc đẩy bởi AI, phân tích lưu lượng truy cập thời gian thực và phát hiện bất thường để chuyển đổi các bộ định tuyến từ đường ống dữ liệu thụ động thành các nhà tổ chức mạng thông minh. khung của ông hỗ trợ định tuyến dữ liệu hiệu suất cao trong khi duy trì khả năng chống lại sự thất bại và các mối đe dọa mạng - một phẩm chất thiết yếu trong thế giới siêu kết nối ngày nay. AI at the Core: From Prediction to Prevention Một trong những đổi mới quan trọng của bài báo nằm trong việc sử dụng Convolutional Neural Networks (CNNs) và Long Short-Term Memory (LSTM) Các mô hình này giải thích bản đồ giao thông không gian-thời gian và dự đoán các điểm tắc nghẽn trước, cho phép phân bổ băng thông chủ động và giảm thiểu sự gián đoạn dịch vụ. Ngoài ra, nghiên cứu giới thiệu Approximate Entropy-based models để đánh giá sự bùng nổ lưu lượng truy cập và tối ưu hóa các thuật toán lập lịch trình bộ định tuyến một cách năng động.Bằng cách xử lý viễn định mạng độ phân giải cao, bộ định tuyến có thể tự điều chỉnh hoạt động dựa trên các mô hình thời gian thực thay vì cấu hình tĩnh. cách tiếp cận AI đầu tiên này đảm bảo sử dụng tốt hơn cơ sở hạ tầng, hiệu quả năng lượng và chất lượng dịch vụ liền mạch trên các cụm người dùng. Building Resilience Through Intelligent Architectures Komaragiri không chỉ dừng lại ở việc tối ưu hóa – bảo mật và khả năng mở rộng hình thành hai trụ cột của thiết kế của mình. OAM-encapsulation networking schemes Để ngăn chặn tiêm dữ liệu và lừa đảo ở lớp liên kết. các chương trình này bảo mật tín hiệu đa phát mà không thêm độ trễ đáng kể, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ duy trì tính liên tục hoạt động ngay cả trong các vụ bùng phát giao thông độc hại hoặc bất thường cấu hình. Ông cũng ủng hộ cho software-defined routers , có khả năng nâng cấp mô-đun bằng cách sử dụng phần cứng hàng hóa. Điều này cho phép các nhà khai thác di chuyển ra khỏi các hệ thống độc quyền đắt tiền và áp dụng các mô hình mã nguồn mở nhanh nhẹn, có thể mở rộng dễ dàng. Trong các mô phỏng thử nghiệm, kiến trúc của ông đã chứng minh tăng hiệu quả bộ nhớ gấp mười lần trong khi xử lý tải lưu lượng đa gigabit - một thành tựu quan trọng đối với các nhà khai thác viễn thông tìm cách quản lý quy mô mà không tăng chi phí theo tỷ lệ. A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management Các vi phạm an ninh trong các hệ thống băng thông rộng thường bắt nguồn từ các lỗ hổng của bộ định tuyến. Nhận ra điều này, khuôn khổ của Komaragiri tích hợp AI-based anomaly detection systems có thể xác định các ngoại lệ và hành vi đáng ngờ trong nhật ký lưu lượng truy cập router. reinforcement learning models điều chỉnh thích ứng các quy tắc tường lửa và các bảng định tuyến dựa trên thông tin tình báo mối đe dọa thu thập được từ các luồng dữ liệu trực tiếp. Ngoài ra, mô hình của ông bao gồm predictive threat modeling có thể mô phỏng các cuộc tấn công tiềm năng bằng cách sử dụng lưu lượng truy cập tổng hợp và bộ dữ liệu lịch sử, cung cấp một lớp phòng thủ chủ động. mức độ thông minh này cho phép ISP và nhà cung cấp viễn thông làm cứng mạng của họ trước khi kẻ tấn công có thể khai thác các lỗ hổng mới nổi. Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment Với hơn một thập kỷ lãnh đạo ngành công nghiệp tại Ciena và vai trò trước đây tại Infosys và Mahindra Satyam, Venkata Bhardwaj Komaragiri có quan điểm độc đáo về việc tích hợp nghiên cứu tiên tiến với cơ sở hạ tầng hoạt động. five patent grants , eight published papers in esteemed journals và multiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainability Sự pha trộn của sự hiểu biết học thuật và sự nhạy bén của ngành công nghiệp được phản ánh trong bản chất thực tế, sẵn sàng triển khai của các giải pháp được đề xuất của ông. Tầm nhìn của ông vượt ra ngoài khả năng kỹ thuật - đó là một cam kết digital inclusion , sustainability và community engagement Bằng cách giảm dấu vết carbon của mạng và cải thiện dịch vụ công bằng, công việc của ông hỗ trợ cả trách nhiệm môi trường và truy cập rộng rãi hơn vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, đặc biệt là ở các khu vực thiếu dịch vụ. Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution Khi thế giới kỹ thuật số tiếp tục mở rộng về độ phức tạp và quy mô, vai trò của AI trong việc quản lý các hệ thống này sẽ chỉ tăng lên. adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routing tạo nền tảng cho các dịch vụ băng thông rộng thế hệ tiếp theo. Kiến trúc được đề xuất của ông không chỉ cung cấp hiệu quả kỹ thuật mà còn khả năng phục hồi và linh hoạt cần thiết trong một thế giới thay đổi liên tục - cho dù đó là trong mô hình giao thông, cảnh quan mối đe dọa hoặc kỳ vọng của người dùng. Trong một thời đại được xác định bởi những thay đổi công nghệ nhanh chóng, công việc của Venkata Bhardwaj Komaragiri phục vụ như một ngọn hải đăng cho cách responsible, intelligent, and scalable AI-driven innovation có thể định hình tương lai của các mạng viễn thông – làm cho chúng không chỉ nhanh hơn hoặc an toàn hơn, mà còn cơ bản thông minh hơn.

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

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Boost your HackerNoon story @ $159.99! 🚀

Tầm nhìn của Venkata Bhardwaj Komaragiri về tăng cường mạng viễn thông thông qua tối ưu hóa dựa trên AI

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

147 Stories To Learn About Reading Books Online

128 Stories To Learn About Charles Dickens

94 Stories To Learn About John Locke

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

147 Stories To Learn About Reading Books Online

128 Stories To Learn About Charles Dickens

94 Stories To Learn About John Locke

72 Stories To Learn About The Essays Of Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps