– сделать существенных шаг для последующих исследованиях в направлении Сильного искусственного интеллекта.
Очень важным аспектом работы данной платформы является реализация задачи поддержания наиболее эффективной нагрузки на сеть по критерию производительности в условиях интенсивной маршрутизации обмена сообщениями. На основании исходных данных платформа может моделировать и прогнозировать поведение сети, информируя оператора о причинах сбоев или снижения эффективности работы сети, или помогая делать прогнозы по улучшению обслуживания сети, а также решать задачи по ее оптимизации.
Созданная «умная» платформа сможет также применяться крупными производственными компаниями при переводе производственных и технологических процессов на уровень «Индустрия 4.0» и промышленного Интернета вещей, для решения задач автоматизации обмена данными о процессах и автоматической реконфигурации без непосредственного участия человека.
Применение машинного обучения и искусственного интеллекта для решения подобных задач автоматизации и оптимизации сетевых параметров интеллектуальных сетей в ближайшем будущем позволит нам перейти к созданию новых сетевых систем – сетей будущего, которые способны автоматически решать сложные оптимизационные задачи и строить самостоятельно алгоритмы построения и развития сетей, что немаловажно, они смогут выполнять оптимизационные задачи быстрее и качественнее человека, что в будущем будет возможно с появлением сильного искусственного, который позволит создавать самоорганизующиеся сети передачи данных, объединяющие в себе сотовые сети, широкополосные сети, сети Wi-Fi, сети Интернета вещей, сети промышленного Интернета и другие сети специального назначения,2,3,4,5,6,7,8,9.
Также совместно компанией «ЭР-Телеком Холдинг» – индустриальным партнером Центра разработано Техническое задание, которое позволит решить следующие основные задачи на базе создаваемой платформы:
1. Разработка подсистемы улучшения эффективной нагрузки и контроля качества эксплуатации интеллектуальной сети (инфокоммуникационной сети и сервисов).
2. Разработка подсистемы предиктивной аналитики для поддержки системы-принятия решений по эксплуатации сети.
3. Разработка подсистемы сбора и глубокого анализа данных сети IoT, с целью формирования специализированных баз данных, для дальнейшего создания, внедрения и предоставления платных сервисов клиентам (заказчикам, потребителям услуг).