5G Ağlarında Yapay Zeka Destekli Orkestrasyon ve Hava Mobilite Kontrolü
Uzman: Dr. Enver Özdemir
İnsansız hava araçlarının (İHA) telekom altyapısına artan entegrasyonu, büyük hacimlerde uzamsal-zamansal hareket verisi üretmektedir. Bu çalışma, makine öğrenmesi tekniklerinden yararlanarak İHA rotalarının modellenmesi ve öngörülmesine yönelik veri odaklı bir çerçeve sunmaktadır. Geçmiş uçuş desenleri ve operasyonel meta verilerden yararlanarak, gelecekteki İHA hareketlerini yüksek doğrulukla öngörebilen modeller eğitiyoruz. Bu öngörüler, hava ağı genelinde proaktif güzergâh optimizasyonu, dinamik trafik koordinasyonu ve kaynakların etkin tahsisini mümkün kılmaktadır. Ayrıca sistem, potansiyel izinsiz erişim veya ihlal teşkil edebilecek anormal uçuş davranışlarını tespit ederek güvenliği artırmaktadır. Sunulan yaklaşım, öngörebilir analitiklerin İHA tabanlı telekom operasyonlarını daha akıllı, uyarlanabilir ve güvenli bir ekosisteme dönüştürme potansiyelini ortaya koymaktadır. Yeni nesil telekom ağları, 5G ve ötesi dahil olmak üzere, ultra güvenilir düşük gecikmeli iletişim (URLLC) ile yüksek bant genişliği gerektiren hizmetler arasında değişen ihtiyaçlara sahip çeşitli cihazlara hizmet sunmak amacıyla birleşik bir çekirdek altyapıya dayanmaktadır. Bu proje, tarihsel ağ performansı ve kullanım verilerinden yararlanarak dinamik kaynak tahsisi için akıllı modeller eğiten veri odaklı bir orkestrasyon çerçevesi önermektedir. Ortaya çıkan yazılım ajanı, gerçek zamanlı uyarı önceliklendirmesi, küme düzeyinde optimizasyon ve bağlam farkındalığına sahip dağıtım stratejileri yoluyla ağın yanıt verebilirliğini artırmaktadır. Hizmet taleplerini öngörerek ve orkestrasyon politikalarını buna göre uyarlayarak, sistem ağ kaynaklarının verimli kullanımını sağlamakta ve heterojen cihaz profilleri arasında hizmet kalitesini korumaktadır. Bu yaklaşım, giderek karmaşıklaşan ağ ortamlarında ölçeklenebilir ve otonom telekom yönetimi için sağlam bir temel oluşturmaktadır.
Çalışmanın final raporu için tıklayınız…
