Како што барањата за современи широкопојасни мрежи се ескалираат со пролиферацијата на 5G, IoT и далечна конекција, потребата за интелигентна, скалабилна и безбедна инфраструктура никогаш не била толку критична.Venkata Bhardwaj Komaragiri, водечки експерт за адаптивни мрежи и вештачка интелигенција. Неговите најнови истражувања, објавени воMSW менаџмент весник, претставува амбициозна, но високо практична рамка за оптимизација на телекомуникациските рутери со користење на АИ и машинско учење – предлог кој се обидува да ги редефинира оперативните граници на широкопојасната инфраструктура без да се нурне во медицински имплементации или интервенции на индивидуално ниво.
Во текстот насловен “AI and ML-Driven Optimization of Telecom Routers for Secure and Scalable Broadband Networks”Комарагири истражува како алгоритмите за машинско учење можат драматично да ги подобрат перформансите, довербата и безбедноста на широкопојасните системи со вградување на интелигенцијата директно во мрежниот хардвер и софтвер.
Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity
Модерните дигитални искуства – од видео стриминг и виртуелни состаноци до индустриска автоматизација – се изградени врз основа на телекомуникациските рутери. Овие уреди мора постојано да се прилагодуваат на флуктуациските барања, да обезбедат интегритет на податоците и да ги спречат новите безбедносни закани.
Истражувањето на Комарагири ги надминува овие ограничувања, предложувајќи нова архитектура која користи телеметрија наменета за вештачка интелигенција, анализа на сообраќајот во реално време и откривање на аномалии за да ги трансформира рутерите од пасивни податоци во интелигентни мрежни оркестратори.
AI at the Core: From Prediction to Prevention
Една од главните иновации во овој проект лежи во употребата наConvolutional Neural Networks (CNNs)иLong Short-Term Memory (LSTM)Модели за да се предвиди побарувачката за ширина на бендот и ефикасно да се управуваат со врвовите на сообраќајот. Овие модели ги интерпретираат просторно-времените мапи на сообраќајот и однапред предвидуваат точки на преоптоварување, овозможувајќи проактивна распределба на ширината на бендот и минимизирање на прекините во услугата.
Покрај тоа, студијата воведуваApproximate Entropy-based modelsза да се процени сообраќајот и динамички да се оптимизираат алгоритмите за планирање на рутерите. Со обработка на мрежната телеметрија со висока резолуција, рутерите можат самостојно да ги прилагодат своите операции врз основа на обрасци во реално време наместо статички конфигурации.
Building Resilience Through Intelligent Architectures
Комарагри не се запира само на оптимизација – безбедноста и скалабилноста се двојните столбови на неговиот дизајн.OAM-encapsulation networking schemesОвие шеми обезбедуваат мулти-касти сигнали без додавање на значителна латенција, овозможувајќи им на провајдерите на услуги да ја одржуваат оперативната континуитет дури и за време на злонамерни сообраќајни избувнувања или конфигурациски аномалии.
Тој исто така се залага заsoftware-defined routersОва им овозможува на операторите да се движат подалеку од скапите, сопствени системи и да прифатат агилни, со отворен код модели кои се лесно скалабилни.Во теренските симулации, неговата архитектура покажа десеткратно зголемување на ефикасноста на меморијата додека се справува со мулти-гигабитни сообраќајни оптоварувања – достигнување критично за телекомуникациските оператори кои сакаат да управуваат со скалата без пропорционално зголемување на трошоците.
A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management
Нарушувањата на безбедноста во широкопојасните системи често потекнуваат од ранливост на рутерот. Препознавајќи го ова, рамката на Комарагири интегрираAI-based anomaly detection systemsкој може да ги идентификува надворешните работи и сомнителното однесување во дневниците за сообраќај на рутерот.reinforcement learning modelsкои адаптивно ги модифицираат правилата на заштитниот ѕид и табелите за рутирање врз основа на интелигенцијата за закани собрана од живите податочни токови.
Покрај тоа, неговиот модел вклучуваpredictive threat modelingОва ниво на интелигенција им овозможува на ISPs и телекомуникациските провајдери да ги вкоренат своите мрежи пред напаѓачите да можат да ги искористат новите ранливости.
Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment
Со повеќе од една деценија лидерство во индустријата во Ciena и претходни улоги во Infosys и Mahindra Satyam, Venkata Bhardwaj Komaragiri има уникатна перспектива за интегрирање на напредни истражувања со оперативна инфраструктура.five patent grants, наeight published papers in esteemed journalsиmultiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainabilityОваа мешавина на академски увид и индустриска интелигенција се рефлектира во практичната природа на неговите предложени решенија.
Неговата визија оди подалеку од техничката способност – тоа е посветеност наdigital inclusion, наsustainabilityиcommunity engagementСо намалување на јаглеродниот отпечаток на мрежата и подобрување на услугите, неговата работа го поддржува и одговорноста за животната средина и поширокиот пристап до дигиталната инфраструктура, особено во подслужените области.
Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution
Како што дигиталниот свет продолжува да се шири во сложеност и скала, улогата на вештачката интелигенција во управувањето со овие системи само ќе расте.adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routingформирање на темелите на следната генерација на широкопојасни услуги.
Неговата предложена архитектура нуди не само техничка ефикасност, туку и отпорност и флексибилност потребни во светот на постојани промени – без разлика дали станува збор за модели на сообраќај, пејзажи на закани или очекувања на корисниците.
Во ера дефинирана со брзи технолошки промени, работата на Венката Бхардвај Комарагири служи како светилник за тоа какоresponsible, intelligent, and scalable AI-driven innovationТие можат да ја обликуваат иднината на телекомуникациските мрежи – да ги направат не само побрзи или побезбедни, туку и фундаментално попаметни.
