ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ

Аннотация

В данной научной статье проводится системный, всесторонний, предельно детальный и расширенный научно-технический анализ современных методологий, архитектурных решений и алгоритмических комплексов, направленных на интегрирование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в контур управления современными инфокоммуникационными и телекоммуникационными сетями. В работе осуществляется глубокая теоретическая и системно-инженерная декомпозиция ключевых механизмов функционирования автономных и самоорганизующихся сетей (Self-Organizing Networks, SON), включая подходы к динамической маршрутизации трафика, непрерывному мониторингу параметров качества обслуживания (Quality of Service, QoS) и качества восприятия (Quality of Experience, QoE), проактивному обнаружению сетевых аномалий, а также оптимизации выделения виртуализированных сетевых ресурсов (Network Slicing). Подробно рассматриваются физико-математические и алгоритмические основы применения глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning), графовых нейронных сетей (Graph Neural Networks), методов прогнозирования временных рядов и федеративного обучения (Federated Learning) в распределенных гетерогенных сетевых инфраструктурах. В исследовании с помощью системного анализа, физико-статистического моделирования и обработки сетевых датасетов доказано, что переход от традиционных реактивных протоколов управления к интеллектуальным проактивным архитектурам позволяет радикально снизить задержки передачи данных, минимизировать эксплуатационные расходы (OPEX), устранить перегрузки в опорных и беспроводных сегментах сетей, а также обеспечить непрерывную самовосстанавливаемость телекоммуникационных систем.