نقش هوش مصنوعی در بهینه سازی NGN (نسخه بهبودیافته)

شبکه های نسل آینده (Next Generation Networks - NGN) نمایانگر تحولی بنیادین در ساختار و عملکرد شبکه های مخابراتی سنتی هستند. NGN با هدف ادغام کامل خدمات صوتی، داده و تصویری بر پایه یک زیرساخت واحد مبتنی بر پروتکل اینترنت (IP) طراحی شده است. هدف اصلی این معماری، فراهم آوردن قابلیت انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و پشتیبانی از خدمات چندرسانه ای با کیفیت بالا است.با وجود پیشرفت های چشمگیر در فناوری های زیربنایی مانند MPLS، VoIP و شتاب دهنده های نوری، مدیریت، کنترل و بهینه سازی این شبکه های پیچیده و پویا، چالش های عملکردی جدیدی را به همراه داشته است. این چالش ها شامل مدیریت ظرفیت متغیر، تضمین کیفیت سرویس (QoS) برای کاربردهای حساس به تاخیر، حفظ امنیت در برابر تهدیدات پیچیده، و پیچیدگی مدیریت عملیاتی (O&M) است. شبکه های فعلی اغلب نیازمند مداخله دستی و تنظیمات پیچیده برای انطباق با شرایط لحظه ای ترافیک و اختلالات هستند، که این امر هزینه های عملیاتی را افزایش داده و زمان بازیابی را طولانی می سازد.در این میان، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک راه حل متحول کننده ظهور کرده است. AI، به ویژه زیرشاخه های آن یعنی یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، پتانسیل تغییر پارادایم مدیریت شبکه از مدل های واکنشی (Reactive) به مدل های پیش بینانه و خودتنظیم گر (Proactive and Self-Optimizing) را دارد. هدف این مقاله، بررسی عمیق نقش محوری هوش مصنوعی در رفع چالش های عملکردی NGN، از مدیریت ترافیک گرفته تا امنیت و بازیابی خودکار، است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، بهینه سازی ، بهبودیافته ، NGN