| متطلبات وإطار تحقيق التصميم الأمثل للشبكة القائمة على الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة في شبكات المستقبل بما فيها شبكات الاتصالات المتنقلة الدولية-2020 |
نتيجة لتطوير شبكات الاتصالات المتنقلة الدولية-2020 (IMT-2020)، ظهر عدد كبير من التطبيقات والخدمات الجديدة، مما أدى إلى نمو هائل في حركة الشبكة وزيادة تعقيدها بشكل كبير، وهذا بدوره يؤدي إلى زيادة الصعوبات في تحقيق التصميم الأمثل للشبكة. وتتغير العديد من الخدمات بسرعة، ويحتاج مشغلو الشبكات إلى تصميم شبكاتهم وتعديلها دينامياً استناداً إلى توزيع الحركة واتجاهات زيادة الحركة لضمان جودة الخدمة اللازمة (QoS). يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) للتنبؤ واتخاذ القرارات، مما يجعل تصميم الشبكة أكثر ذكاء وأتمتة.تركز التوصية ITU-T Y.3142 على استخدام تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي (AI)/تعلم الآلة (ML) لتحسين آليات تصميم الشبكات. وتصف هذه التوصية كيفية دمج الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة من أجل تحسين تصميم سعة الشبكة وطوبولوجيا الشبكة والتسيير لتلبية جميع متطلبات اتفاقات مستوى الخدمة (SLA) بطريقة فعالة من حيث التكلفة، بدلاً من مجرد ضمان اتفاقيات مستوى الخدمة دون مراعاة التكلفة الإجمالية. |
|
| Citation: |
https://handle.itu.int/11.1002/1000/15869 |
| Series title: |
Y series: Global information infrastructure, Internet protocol aspects, next-generation networks, Internet of Things and smart cities Y.3000-Y.3499: Future networks |
| Approval date: |
2024-04-29 |
| Provisional name: | Y.IMT2020-AINDO-req-frame |
| Approval process: | AAP |
|
Status: |
In force |
|
Maintenance responsibility: |
ITU-T Study Group 13 |
|
Further details: |
Patent statement(s)
Development history
|
|
|
| Title |
Approved on |
Download |
|
Transport network support of IMT-2020/5G (October 2018)
|
2018
|
here
|
|
ITU-T Focus Group IMT-2020 Deliverables
|
2017
|
here
|
|
Multiple radio access technologies
|
2012
|
here
|
|
Future networks
|
2012
|
here
|
|