Методи прийняття рішень в телекомунікаційних системах на основі Big Data з використанням штучного інтелекту

Abstract

Застосування великих даних і штучного інтелекту (ШІ) у системах зв’язку відкриває нові можливості для автоматизації процесів прийняття рішень. Це допомагає підвищити ефективність управління мережею та забезпечує стабільну роботу системи за мінливих умов. У той же час впровадження цих технологій також пов’язане з кількома проблемами, особливо при обробці великих обсягів даних і забезпеченні точності алгоритмів. Сучасні комунікаційні системи обробляють великі обсяги інформації в режимі реального часу, що вимагає розробки оптимальних методів обробки даних для підвищення якості рішень і швидкості їх прийняття. Неправильні рішення можуть призвести до збоїв у мережі, що негативно вплине на користувачів і бізнес. У цьому випадку застосування штучного інтелекту та машинного навчання має вирішальне значення для забезпечення стабільності комунікаційної системи. Алгоритми прийняття рішень на основі ШІ обробляють дані з різних джерел для формування оптимальних рішень. Чим більше джерел інформації задіяно, тим кращими будуть прогнози та рекомендації алгоритму. Однак через надмірність даних обробка може сповільнитися, що призведе до застарілих або неточних рішень. Щоб уникнути цього, використовуйте методи попередньої обробки даних, які дозволяють виділяти важливі параметри та відкидати зайву інформацію. Це забезпечує ефективність системи навіть при високому навантаженні на обчислювальні ресурси. Застосування технологій штучного інтелекту, таких як глибокі нейронні мережі та LSTM (довга короткочасна пам’ять), дозволяє визначати складні залежності у ваших даних і прогнозувати навантаження на мережу з високою точністю. Алгоритми прийняття рішень здатні обробляти величезні масиви даних, отриманих з різних джерел, таких як датчики, користувацький трафік, аналітичні сервіси тощо [1,2]. Чим більше різнорідних джерел інформації, тим більш точними стають прогнози, оскільки алгоритми мають доступ до багатошарових і взаємопов’язаних параметрів. Це дозволяє створювати комплексні моделі для прийняття рішень, які враховують безліч факторів і можуть адаптуватися до мінливих умов роботи телекомунікаційної системи. Однак, при збільшенні обсягу даних виникає проблема їх надмірності та можливого перевантаження системи. Зайві або малозначущі дані можуть знижувати швидкість обробки інформації, що, у свою чергу, впливає на своєчасність прийняття рішень. Уникнути цього можна за допомогою методів попередньої обробки даних, таких як відбір важливих параметрів, очищення даних та зменшення розмірності. Ці методи дозволяють відфільтрувати непотрібні дані, зосередивши ресурси системи на найбільш релевантній інформації. Такі алгоритми, як нейронні мережі, класифікація даних і кластеризація, дають змогу зрозуміти стан мережі та створювати адаптивні рішення, які можуть динамічно перерозподіляти мережеві ресурси. Наприклад, системи зв’язку можуть автоматично пересилати дані на основі реальної пропускної здатності, затримки та інших важливих параметрів. Це значно покращує якість обслуговування, що надається кінцевим користувачам, зменшуючи час простою та ризик збою з’єднання [3,4]. Крім того, технологію ШІ можна використовувати для покращення кібербезпеки систем зв’язку. Алгоритми глибокого навчання дозволяють автоматично виявляти зловмисні операції або ненормальні моделі поведінки в мережевому трафіку, тим самим підвищуючи захист від мережевих атак. Автоматизовані системи аналізу великих даних можуть виявляти загрози та негайно блокувати їх, запобігаючи витоку конфіденційної інформації або втраті даних. Методи підтримки прийняття рішень з використанням штучного інтелекту широко використовуються в системах зв'язку. Це дозволяє автоматизувати процеси управління трафіком, оптимізувати шляхи передачі даних і передбачити можливі збої системи. Завдяки використанню аналізу часових рядів і алгоритмів машинного навчання ці системи можуть адаптуватися до мінливих умов роботи мережі та забезпечувати безперебійну роботу. Це особливо вірно у великих мережах, де своєчасність і точність прийняття рішень мають вирішальне значення для підтримки стабільної роботи [5-9]. Розробка нових методів прийняття рішень для комунікаційних систем на основі великих даних і штучного інтелекту є практичною сферою досліджень. Це дозволяє підвищити ефективність систем управління мережами та забезпечити надійність зв'язку в складних умовах експлуатації. Об’єкт дослідження – Системи управління телекомунікаційними мережами на основі великих даних. Сфера дослідження – Методи прийняття рішень у телекомунікаційних системах. Мета дослідження: Дослідження методів прийняття рішень для обробки великих даних з використанням штучного інтелекту для підвищення ефективності телекомунікаційних систем.The use of big data and artificial intelligence (AI) in communication systems opens up new opportunities for automating decision-making processes. This helps increase the efficiency of network management and ensures stable operation of the system under changing conditions. At the same time, the implementation of these technologies is also associated with several challenges, especially when processing large amounts of data and ensuring the accuracy of algorithms. Modern communication systems process large amounts of information in real time, which requires the development of optimal data processing methods to improve the quality of decisions and the speed of their adoption. Wrong decisions can lead to network failures, which will negatively affect users and business. In this case, the application of artificial intelligence and machine learning is crucial to ensure the stability of the communication system. AI-based decision-making algorithms process data from various sources to form optimal decisions. The more sources of information involved, the better the algorithm's predictions and recommendations will be. However, data redundancy can slow down processing, leading to outdated or inaccurate solutions. To avoid this, use data preprocessing methods that allow you to highlight important parameters and discard redundant information. This ensures system efficiency even with a high load on computing resources. Applying artificial intelligence technologies such as deep neural networks and LSTM (long short-term memory) allows you to identify complex dependencies in your data and predict network load with high accuracy. Decision-making algorithms are able to process huge arrays of data obtained from various sources, such as sensors, user traffic, analytical services, etc. [1,2]. The more disparate sources of information, the more accurate the predictions become, as the algorithms have access to multi-layered and interconnected parameters. This allows you to create complex models for decision-making that take into account many factors and can adapt to the changing conditions of the telecommunications system. However, when the amount of data increases, the problem of their redundancy and possible system overload arises. Redundant or insignificant data can reduce the speed of information processing, which, in turn, affects the timeliness of decision-making. This can be avoided by using data pre-processing techniques such as selection of important parameters, data cleaning and dimensionality reduction. These methods allow you to filter out unnecessary data, focusing system resources on the most relevant information. Algorithms such as neural networks, data classification, and clustering make it possible to understand the state of the network and create adaptive solutions that can dynamically reallocate network resources. For example, communication systems can automatically forward data based on actual bandwidth, latency, and other important parameters. This significantly improves the quality of service provided to end users by reducing downtime and the risk of connection failure [3,4]. In addition, AI technology can be used to improve the cyber security of communication systems. Deep learning algorithms allow you to automatically detect malicious operations or abnormal behavior patterns in network traffic, thereby increasing protection against network attacks. Automated big data analysis systems can detect threats and immediately block them, preventing the leakage of sensitive information or data loss. Decision support methods using artificial intelligence are widely used in communication systems. This allows you to automate traffic management processes, optimize data transmission paths, and predict possible system failures. By using time series analysis and machine learning algorithms, these systems can adapt to changing network conditions and ensure uninterrupted operation. This is especially true in large networks, where timeliness and accuracy of decision-making are critical to maintaining stable operation [5-9]. The development of new decision-making methods for communication systems based on big data and artificial intelligence is a practical area of research. This makes it possible to increase the efficiency of network management systems and ensure the reliability of communication in difficult operating conditions. Study object - Telecommunication network management systems based on big data. Scope of research - Decision-making methods in telecommunication systems. Goal of research - Research of decision-making methods for big data processing using artificial intelligence to improve the efficiency of telecommunication systems. The study examines modern decision-making methods in the context of telecommunication systems and highlights the challenges associated with processing large volumes of data and ensuring the accuracy of decision-making algorithms. A focus was placed on AI technologies, such as deep neural networks and LSTM, which allow for more accurate predictions and optimization of network performance. The study also considered the challenges of data overload and methods to preprocess data for more efficient system operation.