ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ: БУДУЩИЕ ТРЕНДЫ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004 Абдуллаев А., Акмырадова А., Алланурова П.

Абдуллаев А.

студент

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

Акмырадова А.

студентка

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

Алланурова П.

студентка

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

ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ:

БУДУЩИЕ ТРЕНДЫ

Аннотация: искусственный интеллект (Л1) 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 Л! 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. Л1 и МЬ способствуют улучшению взаимодействия пользователей с телекоммуникационными услугами. Внедрение чат-ботов и виртуальных ассистентов на базе Л1 позволяет операторам автоматизировать обслуживание клиентов и быстрее решать их проблемы.

Применение: Чат-боты и виртуальные ассистенты: Эти инструменты, работающие на базе Л1, способны обрабатывать запросы пользователей, предоставлять ответы на часто задаваемые вопросы и решать несложные проблемы без вмешательства операторов. Заключение.

Интеграция Л1 и МЬ 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.

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

Abdullaev A., Akmyradova A., Allanurova P.

Abdullaev A.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Akmyradova A

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Allanurova P.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING IN TELECOMMUNICATIONS:

FUTURE TRENDS

Abstract: artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are actively being introduced into telecommunication networks, contributing to the automation of processes, increasing the efficiency of network management and improving the quality of services. This article discusses the key areas of AI and ML integration in the telecommunications industry, current achievements and future prospects of these technologies.

Keywords: artificial intelligence, machine learning, telecommunications, automation, 5G networks, data analysis, intelligent networks, optimization, big data, 6G networks.