Агабаева Г., Аннабаева О., Аннамырадов А.
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ: ДОСТИЖЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ *
Аннотация:
в статье рассматриваются современные достижения и приложения искусственного интеллекта (ИИ) в телекоммуникационных сетях. Рассматриваются ключевые аспекты внедрения ИИ в телекоммуникационные системы, такие как автоматизация процессов, анализ данных в реальном времени и улучшение качества обслуживания. Особое внимание уделяется анализу преимуществ, вызовов и возможных будущих направлений развития технологий на основе ИИ в отрасли телекоммуникаций.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, телекоммуникации, автоматизация, машинное обучение, анализ данных, оптимизация сетей, большие данные
Современные телекоммуникационные сети становятся всё более сложными, и управление ими требует всё большего количества ресурсов. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно внедряется в телекоммуникационные системы с целью улучшения их производительности, оптимизации затрат и повышения качества обслуживания. ИИ способен автоматически анализировать большие объёмы данных, выявлять аномалии и предлагать решения для их устранения, что значительно облегчает работу операторов связи.Автоматизация телекоммуникационных сетей с помощью ИИ. Одной из главных причин применения ИИ в телекоммуникациях является автоматизация процессов. Сети связи всё чаще сталкиваются с увеличивающимся объёмом трафика и пользователей, что требует быстрого реагирования на изменения. Применение ИИ позволяет сетям автоматически адаптироваться к изменяющимся условиям, оптимизировать маршрутизацию трафика и предсказать возможные сбои.Примеры применения.Оптимизация сетей. ИИ может анализировать загрузку сети и предлагать оптимальные маршруты для передачи данных, что увеличивает эффективность использования сетевых ресурсов.Обнаружение и устранение неисправностей. Системы на базе ИИ способны обнаруживать потенциальные сбои в работе сети до того, как они приведут к значительным проблемам, и принимать меры для их устранения.Анализ данных и предсказательная аналитика. ИИ также активно используется для анализа данных в реальном времени и предсказательной аналитики. Благодаря использованию технологий машинного обучения, ИИ способен выявлять паттерны в данных, предсказывать поведение пользователей и предлагать решения, которые способствуют улучшению качества обслуживания.Примеры применения.Предсказание спроса на трафик. С помощью ИИ можно предсказывать пиковые нагрузки на сеть и заранее перенастраивать её для предотвращения перегрузок.Персонализированное обслуживание клиентов. Анализируя поведение пользователей, ИИ может предлагать им индивидуализированные тарифные планы и услуги, что повышает удовлетворённость клиентов.Заключение.Искусственный интеллект становится ключевым инструментом для повышения эффективности и автоматизации современных телекоммуникационных сетей. В будущем ожидается ещё более активное его внедрение в различные аспекты телекоммуникаций, что позволит операторам сетей предоставлять пользователям более качественные услуги, снизить операционные затраты и обеспечить высокую надёжность сетей.
Номер журнала Вестник науки №9 (78) том 3
Ссылка для цитирования:
Агабаева Г., Аннабаева О., Аннамырадов А. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ: ДОСТИЖЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ // Вестник науки №9 (78) том 3. С. 272 - 275. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/17277 (дата обращения: 05.12.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+