Ученые Университета Суррея разработали новую модель искусственного интеллекта (ИИ), которая может помочь телекоммуникационной сети сэкономить до 76% сети.
Ученые Университета Суррея представили новую модель искусственного интеллекта (ИИ), способную сэкономить до 76% ресурсов телекоммуникационной сети.
Открытые радиодоступовые сети (О-RANы) преобразили телекоммуникационную инфраструктуру, добавив интеллект в дезагрегированную радиодоступовую сеть (RAN) и реализовав функциональность виртуальных сетевых функций (VNF) через открытые интерфейсы. Несмотря на эти достижения, динамическая природа трафиковых условий в реальных окружениях О-RAN часто требует переконфигурации VNF во время работы, что приводит к увеличению накладных расходов и возможным сбоям трафика.
В ответ на эту проблему исследователи из Университета Суррея в своих недавно опубликованных статьях в IEEE Transactions on Network Service Management подробно описывают математическую модель сети и использование искусственного интеллекта для оптимизации распределения вычислительной мощности. Эта инновационная модель предлагает потенциал для значительного повышения эффективности использования пропускной способности.
Этот подход минимизирует вычислительные затраты VNF и накладные расходы, связанные с периодической переконфигурацией. Исследование использовало ограниченную комбинаторную оптимизацию в сочетании с глубоким обучением с подкреплением, применяя агента для минимизации наказанной целевой функции, полученной из предложенной задачи оптимизации. Оценка этого инновационного решения продемонстрировала значительные улучшения, достигнув до 76% снижения накладных расходов на переконфигурацию VNF, сопровождаемых незначительным увеличением до 23% в вычислительных затратах.
- «Внутри COSP и USP Google Research новые методы для развития рассуждения в LLMs»
- Внутреннее устройство Визионных Трансформеров
- Исследователи AWS представляют Gemini инновационная быстрая восстановление после ошибок в масштабировании тренировки глубокого обучения
Хотя О-RANы преобразовали телекоммуникационную инфраструктуру, позволив провайдерам перераспределять вычислительную мощность по их сети в зависимости от изменяющегося спроса, исследование подчеркивает, что существующая технология трудно адаптируется к быстрым изменениям в спросе на сеть. Исследователи считают, что предложенная схема, основанная на искусственном интеллекте, может помочь телекоммуникационным провайдерам повысить эффективность своих сетей, сделав их более надежными и энергоэффективными.
Телекоммуникационные компании могут использовать результаты исследования для дальнейшего улучшения эффективности своих сетей. Это может привести к снижению энергопотребления при одновременном укреплении стойкости их систем.
Команда из Суррея будет сотрудничать с промышленными партнерами по проекту HiperRAN, целью которого является дальнейшее тестирование предложенной схемы и приближение технологии к готовности для широкого внедрения.
Доктор Мохаммед Шоджафар, старший преподаватель Университета Суррея и соавтор исследования, добавляет, что этот подход пытается создать надежные интеллектуальные приложения для управления трафиком в сети Open RAN, известной как телекоммуникационная сеть следующего поколения. Следующее поколение телекоммуникационных сетей может быть сформировано благодаря этим исследованиям, которые могут быть легко внедрены.
