Kadangi šiuolaikinių plačiajuosčio ryšio tinklų poreikiai didėja, kai plečiasi 5G, daiktų tinklas ir nuotolinis ryšys, poreikis turėti pažangią, išplėstinę ir saugią infrastruktūrą niekada nebuvo toks svarbus.Venkata Bhardwaj Komaragiri, pirmaujantis adaptyvaus tinklo ir dirbtinio intelekto ekspertas. Jo naujausi tyrimai, paskelbti žurnaleMSW vadybos žurnalas, pristato plataus užmojo, bet labai praktinę sistemą, skirtą telekomunikacijų maršrutizatorių optimizavimui naudojant AI ir mašininį mokymąsi – pasiūlymą, kuriuo siekiama iš naujo apibrėžti plačiajuosčio ryšio infrastruktūros veiklos ribas, neatsižvelgiant į individualius medicinos įgyvendinimus ar intervencijas.
Straipsnyje, pavadintame „AI ir ML varomų telekomunikacijų maršrutizatorių optimizavimas saugiems ir išplėstiniams plačiajuosčio ryšio tinklams“Komaragiri tiria, kaip mašininio mokymosi algoritmai gali dramatiškai pagerinti plačiajuosčio ryšio sistemų našumą, patikimumą ir saugumą, tiesiogiai įterpiant žvalgybą į tinklo aparatūros ir programinės įrangos rinkinį.
Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity
Šiuolaikinės skaitmeninės patirtys – nuo vaizdo transliavimo ir virtualių susitikimų iki pramoninio automatizavimo – yra sukurtos remiantis telekomunikacijų maršrutizatoriais. Šie įrenginiai turi nuolat prisitaikyti prie kintančių reikalavimų, užtikrinti duomenų vientisumą ir užkirsti kelią kylančioms saugumo grėsmėms.
Komaragiri tyrimai sprendžia šiuos apribojimus, pasiūlydami naują architektūrą, kuri naudoja AI pagrįstą telemetriją, realaus laiko eismo analizę ir anomalijų aptikimą, kad maršrutizatorius paverstų iš pasyvių duomenų vamzdynų į protingus tinklo orkestrus.
AI at the Core: From Prediction to Prevention
Vienas iš svarbiausių naujovių yra naudojimasisConvolutional Neural Networks (CNNs)irLong Short-Term Memory (LSTM)Šie modeliai interpretuoja erdvės ir laiko eismo žemėlapius ir iš anksto prognozuoja perkrovos taškus, leidžiančius aktyviai paskirstyti pralaidumą ir sumažinti paslaugų sutrikimus.
Be to, tyrime pateikiamaApproximate Entropy-based modelsdinamiškai įvertinti eismo spūstį ir optimizuoti maršrutizatorių planavimo algoritmus. apdorojant didelės skiriamosios gebos tinklo telemetriją, maršrutizatoriai gali savarankiškai koreguoti savo operacijas remiantis realaus laiko modeliais, o ne statinėmis konfigūracijomis.
Building Resilience Through Intelligent Architectures
Komaragiri neapsiriboja optimizavimu – saugumas ir skalavimas yra dvigubi jo dizaino ramsčiai.OAM-encapsulation networking schemesŠios schemos apsaugo daugialypius siuntimo signalus be reikšmingo uždelsimo, leidžiančio paslaugų teikėjams išlaikyti veiklos tęstinumą net kenkėjiškų eismo protrūkių ar konfigūracijos anomalijų metu.
Jis taip pat pasisako užsoftware-defined routersTai leidžia operatoriams pereiti nuo brangių, nuosavybės teisių turinčių sistemų ir priimti lanksčius, atviro kodo modelius, kurie yra lengvai išplėstiniai. lauko bandymų modeliavimuose jo architektūra parodė dešimt kartų padidėjusį atminties efektyvumą tvarkant kelių gigabitų srauto apkrovas – tai yra svarbus pasiekimas telekomunikacijų operatoriams, norintiems valdyti mastą be proporcingų sąnaudų padidėjimo.
A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management
Plačiajuosčio ryšio sistemų saugumo pažeidimai dažnai kyla dėl maršrutizatoriaus pažeidžiamumo.AI-based anomaly detection systemskuris gali nustatyti išorinius veiksnius ir įtartiną elgesį maršrutizatoriaus eismo žurnaluose.reinforcement learning modelskurie adaptyviai modifikuoja ugniasienės taisykles ir maršrutizavimo lenteles, remdamiesi grėsmių žvalgyba, surinkta iš tiesioginių duomenų srautų.
Be to, jo modelis apimapredictive threat modelingkuris gali imituoti potencialius išpuolius, naudojant sintetinį srautą ir istorinius duomenų rinkinius, suteikiant aktyvų gynybos sluoksnį. Šis žvalgybos lygis leidžia interneto paslaugų teikėjams ir telekomunikacijų tiekėjams sugriežtinti savo tinklus, kol užpuolikai gali išnaudoti kylančius pažeidžiamumus.
Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment
Su daugiau nei dešimtmetį pramonės lyderystės Ciena ir ankstesnių vaidmenų Infosys ir Mahindra Satyam, Venkata Bhardwaj Komaragiri turi unikalią perspektyvą integruoti pažangius mokslinius tyrimus su veiklos infrastruktūra.five patent grants,eight published papers in esteemed journalsirmultiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainabilityŠis akademinės įžvalgos ir pramonės akumenų derinys atsispindi jo siūlomų sprendimų praktiniame, paruoštame diegimui.
Jo vizija viršija techninius įgūdžius – tai įsipareigojimasdigital inclusion,sustainabilityircommunity engagementSumažinant tinklo anglies pėdsaką ir gerinant paslaugų teisingumą, jo darbas palaiko aplinkosauginę atsakomybę ir platesnę prieigą prie skaitmeninės infrastruktūros, ypač nepakankamai aptarnaujamose vietovėse.
Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution
Kadangi skaitmeninis pasaulis ir toliau plečiasi sudėtingumu ir mastu, dirbtinio intelekto vaidmuo valdant šias sistemas tik augs.adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routingTai yra naujos kartos plačiajuosčio ryšio paslaugų pagrindas.
Jo siūloma architektūra siūlo ne tik techninį efektyvumą, bet ir atsparumą ir lankstumą, reikalingą nuolat besikeičiančiame pasaulyje – ar tai būtų eismo modeliai, grėsmių kraštovaizdžiai, ar vartotojų lūkesčiai.
Greitų technologinių pokyčių apibrėžtoje epochoje Venkata Bhardwaj Komaragiri darbas tarnauja kaip žibintas, kaipresponsible, intelligent, and scalable AI-driven innovationTai gali formuoti telekomunikacijų tinklų ateitį – padaryti juos ne tik greitesnius ar saugesnius, bet ir iš esmės protingesnius.
