'
Абдуллаев А., Акмырадова А., Алланурова П.
ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ: БУДУЩИЕ ТРЕНДЫ *
Аннотация:
искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) активно внедряются в телекоммуникационные сети, способствуя автоматизации процессов, повышению эффективности управления сетями и улучшению качества услуг. В данной статье рассматриваются ключевые направления интеграции AI и ML в телекоммуникационной отрасли, текущие достижения и будущие перспективы этих технологий.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, телекоммуникации, автоматизация, сети 5G, анализ данных, интеллектуальные сети, оптимизация, большие данные, сети 6G
С ростом объёмов данных и увеличением сложности телекоммуникационных сетей, традиционные методы управления и оптимизации становятся недостаточно эффективными. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) представляют собой технологические решения, которые способны революционизировать работу телекоммуникационных компаний, предоставляя новые инструменты для анализа данных, автоматизации и управления сетью. AI и ML позволяют операторам телекоммуникаций улучшить производительность сетей, предсказывать сбои и предотвращать их, а также оптимизировать использование сетевых ресурсов в режиме реального времени.Основные направления интеграции AI и ML в телекоммуникациях.1. Оптимизация работы сетей. Одной из важнейших задач телекоммуникационных компаний является поддержание оптимальной работы сетей при увеличивающемся трафике данных. AI и ML позволяют автоматизировать процессы мониторинга сети, предсказывать аномалии и устранять неисправности до того, как они повлияют на пользователей.Применение: Самообучающиеся сети (Self-Optimizing Networks, SON): ML-алгоритмы помогают автоматически регулировать параметры сети в зависимости от текущего состояния, трафика и загрузки, обеспечивая стабильное и эффективное соединение.2. Анализ больших данных. Телекоммуникационные сети генерируют огромные объёмы данных, которые могут быть использованы для улучшения качества обслуживания клиентов, оптимизации работы сети и разработки новых услуг. AI и ML играют ключевую роль в анализе больших данных и извлечении из них ценной информации.Применение: Пользовательская аналитика: AI-алгоритмы позволяют анализировать поведение пользователей и предоставлять персонализированные услуги, улучшая взаимодействие с клиентами и повышая их удовлетворённость.3. Оптимизация пользовательского опыта. AI и ML способствуют улучшению взаимодействия пользователей с телекоммуникационными услугами. Внедрение чат-ботов и виртуальных ассистентов на базе AI позволяет операторам автоматизировать обслуживание клиентов и быстрее решать их проблемы.Применение: Чат-боты и виртуальные ассистенты: Эти инструменты, работающие на базе AI, способны обрабатывать запросы пользователей, предоставлять ответы на часто задаваемые вопросы и решать несложные проблемы без вмешательства операторов.Заключение.Интеграция AI и ML в телекоммуникационные сети открывает новые возможности для автоматизации, оптимизации и обеспечения безопасности. Эти технологии позволят операторам улучшить качество услуг, повысить эффективность управления сетями и предложить пользователям более персонализированный опыт.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 3
Ссылка для цитирования:
Абдуллаев А., Акмырадова А., Алланурова П. ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ: БУДУЩИЕ ТРЕНДЫ // Вестник науки №9 (78) том 3. С. 260 - 263. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17274 (дата обращения: 09.11.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+
*