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. 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.

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. Это необходимо для динамического распределения сетевых ресурсов для различных приложений посредством «нарезки» сети.

источник —> https://msu.ru/news/novosti-nauki/uchenye-mgu-povysili-tochnost-analiza-trafika-5g-setey.html