Какие алгоритмы используются в современных мобильных сетях для оптимизации передачи данных?

Некоторые алгоритмы, которые используются в современных мобильных сетях для оптимизации передачи данных:

• Алгоритмы машинного обучения. 1 Обучаются на исторических данных для прогнозирования влияния электромагнитных и атмосферных помех на качество связи. 1 Также используются для определения оптимальных параметров передачи данных и разделения потоков передачи по различным каналам. 1
• Алгоритмы глубокого обучения. 1 Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа временных рядов и предсказания изменений в канале связи, свёрточные нейронные сети (CNN) для анализа спектров сигналов. 1
• Распределённые алгоритмы. 1 Например, федеративное обучение для обучения моделей на периферийных устройствах без передачи данных в центральные серверы. 1
• Алгоритмы обработки больших данных. 1 Используются для обработки большого объёма телекоммуникационных данных, выявления аномалий и анализа характеристик сети. 1
• Алгоритмы предиктивного управления. 1 Используют исторические и текущие данные для прогнозирования потенциальных проблем, таких как перегрузка сети или падение качества связи. 1
• Модели на основе цепей Маркова. 5 Позволяют учитывать динамическое поведение узлов сети, помогают предсказывать их перемещение и своевременно адаптировать маршруты для предотвращения потерь данных. 5