Sisteme de inteligență artificială pentru optimizarea și automatizarea proceselor de mentenanță a rețelelor de comunicații

Abstract

Această lucrare reflectă analiza sistemelor de inteligență artificială, automatizarea fluxului de lucru în mentenanță și soluții bazate pe inteligența artificială pentru mentenanța rețelelor 5G. Lucrare derivă din necesitatea de a găsi soluții eficiente pentru a răspunde provocărilor ale mentenanței rețelelor de comunicații complexe. Odată cu creșterea volumului de date și a cerințelor de conectivitate, operatorii de rețea trebuie să facă față unei presiuni tot mai mari pentru a preveni și rezolva problemele parvenite într-un timp cât mai scurt. În acest context, soluțiile bazate pe AI devin o alternativă atractivă pentru a asigura monitorizarea constantă și pentru a optimiza intervențiile de mentenanță, reducând astfel impactul negativ asupra utilizatorilor finali și a costurilor operaționale. Scopul acestei teze de master este de a investiga și dezvolta un sistem de inteligență artificială capabil să optimizeze și să automatizeze procesul de mentenanță al rețelelor. Lucrarea va explora diverse tehnici și algoritmi de inteligență artificială, cu accent pe detecția perturbărilor, predicția defecțiunilor și automatizarea proceselor corective. Capitolul întâi conține noțiuni fundamentale despre inteligența artificială, concepte cheie în mentenanța rețelelor de comunicații și rolul inteligenței artificiale în domeniul comunicațiilor. În capitolul doi sunt prezentate informații despre mentenanța predictivă, detectarea automată a defecțiunilor de rețea, rețelele neuronale. În cel de-al treilea capitol descrie rețelele 5G, soluțiile bazate pe inteligența artificială pentru mentenanța rețelelor 5G și implementarea sistelelor de inteligență artificială pentru automatizarea proceselor de mentenanță.

This paper reflects the analysis of artificial intelligence systems, automation of maintenance workflow and solutions based on artificial intelligence for the maintenance of 5G networks. The paper derives from the need to find effective solutions to meet the challenges of complex communication network maintenance. With the increase in data volume and connectivity requirements, network operators must face increasing pressure to prevent and resolve problems in the shortest possible time. In this context, AI-based solutions become an attractive alternative to ensure constant monitoring and optimize maintenance interventions, thus reducing the negative impact on end users and operational costs. The aim of this master thesis is to investigate and develop an artificial intelligence system capable of optimizing and automating the network maintenance process. The work will explore various artificial intelligence techniques and algorithms, with a focus on disturbance detection, fault prediction and automation of corrective processes. Chapter one contains fundamental notions about artificial intelligence, key concepts in communication network maintenance and the role of artificial intelligence in the communications field. Chapter two presents information about predictive maintenance, automatic network fault detection, neural networks. The third chapter describes 5G networks, artificial intelligence-based solutions for 5G network maintenance, and the implementation of artificial intelligence systems for automating maintenance processes.