ИННОВАЦИИ В ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ: ОБЪЕДИНЕНИЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ ДЛЯ БУДУЩИХ СЕТЕЙ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004 Акмаммедов Н., Алламурадов Ш., Алланурова С.

Акмаммедов Н.

студент

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)

Алламурадов Ш.

студент

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)

Алланурова С.

студентка

Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)

ИННОВАЦИИ В ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ: ОБЪЕДИНЕНИЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ И ИНФОРМАТИКИ ДЛЯ БУДУЩИХ СЕТЕЙ

Аннотация: обработка данных в телекоммуникациях становится все более важной задачей в условиях роста объемов трафика и расширения глобальных сетей. Конвергенция телекоммуникационных и информационных технологий предлагает новые решения для управления большими данными и повышения эффективности сетей. В статье анализируются инновационные методы обработки данных, которые позволяют улучшить производительность сетей, включая машинное обучение, искусственный интеллект.

Ключевые слова: обработка данных, телекоммуникации, информатика, большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект, облачные технологии.

Рост объёмов данных в телекоммуникационных сетях ставит перед операторами задачу поиска инновационных методов управления и обработки этих данных. Телекоммуникационные сети генерируют огромные потоки информации, требующие эффективного управления для обеспечения стабильной и быстрой связи. Конвергенция телекоммуникационных и информационных технологий создаёт возможности для внедрения новых методов обработки данных, таких как искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), что позволяет более эффективно управлять сетевыми ресурсами и предоставлять пользователям качественные услуги.

Цель данной статьи — исследовать инновационные методы обработки данных в телекоммуникациях и их роль в построении сетей будущего.

Машинное обучение и анализ данных.

1. Обработка больших данных. Сети телекоммуникаций ежедневно генерируют и передают огромные объёмы данных, которые требуют эффективной обработки. Машинное обучение становится ключевым инструментом для анализа больших данных и оптимизации телекоммуникационных сетей.

Применение ML: Анализ трафика: Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать сетевой трафик в реальном времени, предсказывать возможные перегрузки и оптимизировать использование пропускной способности.

Обнаружение аномалий: ML используется для выявления аномалий в работе сети, что помогает предупреждать неисправности и повышать устойчивость системы.

2. Искусственный интеллект для оптимизации сети. AI активно внедряется в телекоммуникационные сети для автоматизации управления и мониторинга. Это помогает операторам улучшить качество обслуживания и снизить затраты на техническую поддержку.

Преимущества использования AI: Автоматизация процессов: AI может автоматически настраивать параметры сети, обеспечивая более стабильную работу и повышение эффективности.

Заключение.

Инновации в обработке данных играют ключевую роль в развитии современных телекоммуникационных сетей. Внедрение машинного обучения, искусственного интеллекта и облачных технологий открывает новые возможности для управления большими данными и улучшения производительности сетей. Эти методы не только повышают качество обслуживания, но и обеспечивают устойчивость сетей к внешним угрозам и нагрузкам. В будущем роль информатики и обработки данных в телекоммуникациях будет только расти, что приведет к созданию более надёжных и эффективных сетевых решений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Петров П.П. Анализ данных в телекоммуникациях: роль ИИ и машинного обучения // Телекоммуникационные системы. 2022. Т. 15, №3. С. 45-50;

2. Сидоров С.С. Автоматизация телекоммуникационных сетей на базе ИИ: достижения и перспективы // Информационные технологии. 2021. Т. 17, №2. С. 100-105

Akmammedov N., Allamuradov Sh., Allanurova S.

Akmammedov N.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Allamuradov Sh.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Allanurova S.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

INNOVATIONS IN DATA PROCESSING: CONNECTING TELECOMMUNICATIONS AND INFORMATICS FOR FUTURE NETWORKS

Abstract: data processing in telecommunications is becoming increasingly important in the context of increasing traffic volumes and expanding global networks. The convergence of telecommunications and information technologies offers new solutions for managing big data and improving network efficiency. The article analyzes innovative data processing methods that can improve network performance, including machine learning, artificial intelligence.

Keywords: data processing, telecommunications, computer science, big data, machine learning, artificial intelligence, cloud technologies.