11,8 тыс подписчиков
Сети нужна сеть: в МГУ повысили надежность 5G сетей с помощью машинного обучения
#наука_мгу #днт
Ученые факультета ВМК МГУ с коллегами представили результаты исследования, посвященного развитию вероятностно-информированного подхода в машинном обучении для прогнозирования характеристик сетевого трафика и детектирования событий в нем. Новый метод опубликован в журнале Computer Networks.
Сети пятого (5G) и последующих поколений будут обслуживать большое количество пользователей, предоставляя широкий спектр приложений с высокими скоростями передачи данных и строгими требованиями к качеству обслуживания. Чтобы удовлетворить эти требования, сеть должна поддерживать точную реконструкцию исторических событий, обнаружение инцидентов в реальном времени и прогнозирование будущих событий, связанных с качеством обслуживания.
В работе предложена регрессионная модель глубокой гауссовой смеси, в которой сначала выполняется предварительная кластеризация на основе нейронной сети и конечных нормальных смесей. Затем эта информация используется в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения с учителем, таких как градиентный бустинг.
Развитие предлагаемых методов актуально для решения задач оптимизации производительности телекоммуникационных сетей и управления качеством обслуживания. Это способствует повышению эффективности, надежности и устойчивости к внешним сбоям, а также снижению затрат на эксплуатацию и обслуживание.
1 минута
13 июня 2024