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 aMSW menedzsment naplóEgy 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 aConvolutional Neural Networks (CNNs)ésLong 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 bemutatjaApproximate Entropy-based modelsa 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 schemesEzek 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 asoftware-defined routersEz 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 systemsEz lehetővé teszi, hogy azonosítsa a router forgalmi naplóiban a kiemelkedő tényezőket és a gyanús viselkedést.reinforcement learning modelsamelyek adaptív módon módosítják a tűzfal szabályait és az útválasztási táblázatokat az élő adatfolyamokból gyűjtött fenyegetési intelligencia alapján.
Emellett a modell tartalmazza apredictive threat modelingEz 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 grantsaz ,eight published papers in esteemed journalsésmultiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainabilityAz 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 adigital inclusionaz ,sustainabilityéscommunity engagementA 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 routingA 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, hogyresponsible, intelligent, and scalable AI-driven innovationa távközlési hálózatok jövőjét alakíthatja – nemcsak gyorsabbá vagy biztonságosabbá, hanem alapvetően intelligensebbé teheti őket.
