Анализ аспектов интеллектуализации сетевых технологий

Авторы: Спиридонова А.В., Веселов М.Д.
Опубликовано в выпуске: #1(90)/2024
DOI:
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем
Ключевые слова: сети, телекоммуникационные технологии, каналы связи, межсетевое взаимодействие, Искусственный Интеллект, сетевые технологии, сетевые процессы, развитие телекоммуникаций
Опубликовано: 26.02.2024

С развитием сетевых технологий искусственный интеллект становится все более важным фактором в их развитии. Искусственный интеллект может улучшить качество обслуживания пользователей, обеспечить более эффективное использование ресурсов и повысить безопасность сетей. В данной статье рассмотрено положительное влияние искусственного интеллекта на различные аспекты сетевых технологий. В настоящее время Искусственный интеллект является одним из главных технологических трендов, который активно применяется в различных сферах человеческой деятельности, в том числе и в сетевых технологиях. Искусственный интеллект позволяет улучшить качество обслуживания клиентов, ускорить процессы принятия решений и снизить риски ошибок. Одним из примеров использования искусственного интеллекта в сетевых технологиях является автоматизация обработки больших объемов информации, что позволяет существенно ускорить процесс принятия решений и сократить время на обработку данных.
EDN: ZCOGXF

Литература

[1] Наумов С.Е. Технологии, медиа и телекоммуникации. URL: https://nextons.ru/services/technology-media-and-telecommunications-practice/?ysclid=lshlb0ae1w801284728#practices (дата обращения 15.11.2023).

[2] Муравьев К.А., Терехов В.В. Методы управления сетевым трафиком гетерогенных распределенных телекоммуникационных систем. Проектирование и технология электронных средств, 2017, № 2, с. 15–21.

[3] Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. Москва, Наука. Главная редакция изданий для зарубежных стран, 1983, 344 с.

[4] Власов А.И., Иванов В.В., Косолапов И.А. Методы упреждающего прогнозирования состояния широкополосной сети связи. Программные продукты и системы, 2011, № 1, с. 3–6.

[5] Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика. Москва, Машиностроение, 1990, 448 с.

[6] Муравьев К.А., Селиванов К.В., Шестаков С.А. Анализ методов предиктивного анализа отказов сетевого оборудования. Надежность и качество. Тр. междунар. симпозиума: сб. тр. Пенза, ПГУ, 2023, т. 1, с. 292–298.

[7] Шахнов В.А., Власов А.И., Поляков Ю.А., Кузнецов А.С. Нейрокомпьютеры: архитектура и схемотехника. Москва, Машиностроение, 2000, 24 с.

[8] Эндрю А. Искусственный интеллект. Москва, Мир, 1985, 266 с.

[9] Салютин С.М. Искусственный интеллект. Москва, Мысль, 1985, 199 с.

[10] Муравьев К.А., Манушян Д.Г. Анализ принципов построения самоорганизующихся сенсорных сетей. Надежность и качество. Тр. междунар. симпозиума: сб. тр. 2018, т. 1, с. 296–301.

[11] Воссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. Москва, Мир, 1994, 167 с.

[12] Муравьев К.А., Завьялов Н.В., Захарова Д.В. Принципы организации эффективных VPN соединений. Технологии инженерных и информационных систем, 2020, № 3, с. 13–25.