لکه څنګه چې د 5G، IoT، او د ریموټ کنکشنونو پراختیا سره د عصري پراختیا شبکې ته اړتيا لري، د هوښيار، کثافاتو او خوندي انټرنېټونو اړتیا هیڅکله ډیر مهم نلري. د دې چمتو کولو په مخکینی کې دا مهمه ده.Venkata Bhardwaj Komaragiri، د adaptive networking او مصنوعي انټرنټ کې یو مخکښ متخصص. د هغه وروستیو څیړنې، په Theد MSW مدیریت ژورنال، د تلويزيون روټرزونو سره د AI او ماشین زده کړې په کارولو سره د ګمرکولو لپاره یو مسلکي خو ډیر عملی چارچوب وړاندې کوي - یو پروژې چې په انفرادي کچه د طبي غوښتنلیکونو یا مداخلهونو پرته د پراخ بڼلي انټرنېټونو عملیاتو محدودیتونه رامینځته کوي.
په نوم کې د کاغذ "AI او ML-Driven د امنیت او Scalable broadband شبکې لپاره د تلويزيون روټرونو د ښه کولو"Komaragiri څرنګه کوي چې د ماشين زده کړې algorithms کولی شي د بریښنا، د اعتماد، او د پراخ پټيشن سيستمونو د امنیت په عمده توګه د انټرنیټ په مستقیم ډول د شبکې د هارډویر او سافټ سټاک کې داخل کړي.
Telecom Routers: The Unseen Backbone of Connectivity
د ډیجیټل تجربو - د ویډیو سټراییم او مجازی کنفرانسونو څخه د صنعتي اتومات کولو پورې - د تلويزيون روټرزونو پر بنسټ جوړ شوي دي. دا وسایلو باید په دوامداره توګه د اړتیاوو ته وده ورکړي، د ډاټا تابعیت تضمین کړي، او د بریښنا ته د خطرونو مخنیوی وکړي. په هرصورت، د روټر معمولي آرکټیکټیکټونه اغیزمنې له امله سخت جوړښتونه او د واقعي وخت شرایطو ته محدود responsiveness له امله کمیت لري.
Komaragiri د څېړنې د دې محدودیتونو سره مخنیوی کوي د یو نوی آرکټیکټیک وړاندیز کوي چې د AI-driven ټیلیمیتری، په واقعي وخت کې ترافیک تحلیل، او anomaly detection ګټه ورکوي ترڅو روټرونه د ګمرک ډاټا پاپیلین څخه د هوښيار شبکې orchestrators ته بدل کړئ. د هغه فریم ورک د لوړ موثریت ډاټا راټولولو ملاتړ کوي په داسې حال کې چې د بریښنا او سایټ ته خطرونه مخنیوی کوي - په راتلونکي hyperconnected نړۍ کې یو اړین کیفیت.
AI at the Core: From Prediction to Prevention
د کاغذ د اصلي نوښتونو څخه یو ده چې د کارولوConvolutional Neural Networks (CNNs)اوLong Short-Term Memory (LSTM)ماډلونه چې د بیلګې په لټه کې د لګښت توقع کړي او په اغیزمنه توګه د ترافیک سپیکونه مدیریت کړي. دا ماډلونه د فضا او وخت د ترافیک نقشهونه تبادله کوي او مخکښ ټکټونه مخکښ کوي، د بیلګې په لټه کې تبادله کولو ته اجازه ورکوي او د خدمتونو تبادله کم کړي.
همدارنګه، د مطالعې دApproximate Entropy-based modelsد ترافیک لګښت اندازې کولو او د روټر پلان کولو اګوریتمونو په دوامداره توګه غوره کولو لپاره. د لوړ رڼا شبکې ټیلیمټری پروسس کولو په واسطه، روټرز کولی شي خپل فعالیتونه په حقیقي وخت کې نمونې پرته د سټیټیک سیسټمونو په اساس ځان تنظیم کړي. دا AI لومړی لارښوونې د زیربنا، د انرژۍ اغیزمنتیا او د کاروونکي کلپونو په پرتله د خدمتونو کیفیت ښه کارولو تضمین کوي.
Building Resilience Through Intelligent Architectures
Komaragiri یوازې د ګټورولو په اړه نه وي - د خوندیتوب او پراختیا د خپل ډیزاین دوه پټلونه جوړوي. په ځواب کې د سایبر ته وده ورکوي، د هغې د آرکټیکټیکټ په وړاندې وړاندې کويOAM-encapsulation networking schemesد ډاټا انجکشن او د لنکس کټګوریو کې د مخنیوی کولو مخنیوی کولو لپاره. دا سیسټمونه د ډیری کټګوریو سیگنالونو خوندي کولو ته اړتیا نلري، د خدمتونو عرضه کوونکي ته اجازه ورکوي چې د کار کولو مداخله هم په وخت کې د بدعنو ترافیک یا د سیسټمونو غیر معمولونو کې وده ورکړي.
دا هم دsoftware-defined routers، کولی شي د موادو هارډویر په کارولو سره ماډولر اپراتورونه وکړي. دا کاروونکو ته اجازه ورکوي چې د لګښتو، د مالکیت سیسټمونو څخه روښانه ونیسئ او د آسانه کثافاتو موډلونه رامینځته کړي. په ځمکې د آزموینې نمونې کې، د هغه آرکټیکټوریټ د مینو اغیزمنتیا کې د ډیجیګایټ ترافیک لوډونو په کارولو سره د دسو کچه زیاتوالی demonstrated - د تلیفون شرکتونو لپاره د کثافاتو شرکتونو لپاره د کثافاتو د کثافاتو په پرتله زیاتوالي له الرې د مدیریت لپاره یو مهم پایلې.
A New Paradigm for Anomaly Detection and Threat Management
په پراخه پړاو سیسټمونو کې د خوندیتوب د اغیزمنو اغیزمنې اغیزمنې دي. د دې پوهې کولو سره، د Komaragiri فریم ورک شامل ديAI-based anomaly detection systemsکه تاسو کولی شئ په روټر ترافیک ژورنالونو کې د غیرقانوني او مشکوک چلندونه ونیسئ. دا شامل ديreinforcement learning modelsکه adaptively اصلاح د firewall قوانین او routing جدولونه پر بنسټ د خطر د معلوماتو د ژوند د ډاټا د جریانونو له خوا ګټه واخلئ.
سربیره پردې، د هغه موډل شامل ديpredictive threat modelingکه تاسو کولی شئ د پیاوړتیا حملات د مصنوعي ترافیک او تاریخي ډاټا سیټونو په کارولو سره سمول کړئ، د پروتیکي دفاعي کچه برابر کړئ. دا کچه د انټرنټ د ISPs او تلیفون عرضه کوونکي ته اجازه ورکوي چې د انټرنټ کونکي کولی شي د پیاوړتیا لګښتونو ګټه واخلئ مخکې خپل شبکې سخت کړي.
Bridging the Gap Between Innovation and Real-World Deployment
د Ciena په صنعت کې د 10 کلونو څخه زیات لارښود او په Infosys او Mahindra Satyam کې د مخکښو په کارونو سره، Venkata Bhardwaj Komaragiri د پرمختللي څیړنې سره د عملیاتو د زیربنا په ګډه کې یو ځانګړي چشمې لري. د هغه مسلکي سفر شامل ديfive patent grantsدeight published papers in esteemed journalsاوmultiple keynote addresses on AI in networking and digital sustainabilityدا د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق د تعلیق.
د هغې لید د تخنیکي توان څخه بهر دي - دا یو تعهد دی چېdigital inclusionدsustainabilityاوcommunity engagementد شبکې د کاربن ټیټ کمولو او د خدمتونو د عادلیت د ښه کولو له لارې، د هغه کار د چاپیریال مسئولیت او د ډیجیټل انټرنېټونو په پراخه کچه، په ځانګړي ډول په کم خدمتونو سيمو کې مرسته کوي.
Future-Proofing Telecom Networks with Intelligent Evolution
لکه څنګه چې د ډیجیټل نړۍ په پیچیدو او کچه پراختیا کوي، د دې سیسټمونو په مدیریت کې د AI رول به یوازې وده ورکړي. Komaragiri د څیړنې لپاره د راتلونکي لارښود وړاندې کوي چې د دې لپاره چې د دې کارولو لپاره کار واخلئ.adaptive AI, predictive maintenance, and intelligent routingد next-generation broadband خدمتونو بنسټ رامینځته کړي.
د دې پروګرام نه یوازې د تخنیکي اغیزمنتیا نه وړاندې کوي، بل هم د مقاومت او انعطافتیا ته اړتیا لري چې په ټوله بدلون نړۍ کې اړتیا لري - که څه هم په ترافیک موډلونو کې، د خطرې پړاو کې، یا د کاروونکي انتظارونو کې.
په چټک تکنالوژۍ بدلونونو له خوا د عمر کې، Venkata Bhardwaj Komaragiri د کار په توګه د څرنګوال په توګه کار کويresponsible, intelligent, and scalable AI-driven innovationکولی شي د تلويزيون شبکې په راتلونکي توګه جوړ شي - دوی نه یوازې چټک یا خوندي شي، بلکه په اصل کې سمارټ.
