ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ: ДОСТИЖЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004 Агабаева Г., Аннабаева О., Аннамырадов А.

Агабаева Г.

студентка

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

Аннабаева О.

студентка

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

Аннамырадов А.

студент

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

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.

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

Agabaeva G., Annabaeva O., Annamyradov A

Agabaeva G.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Annabaeva O.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

Annamyradov A.

Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

(Ashgabat, Turkmenistan)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TELECOMMUNICATION NETWORKS: ACHIEVEMENTS AND APPLICATIONS

Abstract: the article discusses modern achievements and applications of artificial intelligence (AI) in telecommunication networks. Key aspects of the implementation of AI in telecommunication systems, such as process automation, real-time data analysis and improving service quality, are considered. Particular attention is paid to the analysis of the advantages, challenges and possible future directions of development of AI-based technologies in the telecommunications industry.

Keywords: artificial intelligence, telecommunications, automation, machine learning, data analysis, network optimization, big data.