مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ انگلیسی

Design and Evaluation of a Real-Time AI-Driven Autonomous Network Assistant (AI-ANA) For Management and Fault Diagnosis in Iran Telecommunications Company Large-Scale Networks

Design and Evaluation of a Real-Time AI-Driven Autonomous Network Assistant (AI-ANA) For Management and Fault Diagnosis in Iran Telecommunications Company Large-Scale Networks

چکیده مقاله

Managing complex multi layer networks through traditional fault diagnosis methods has become increasingly challenging due to large scale and intricate internal dependencies This paper presents the design and evaluation of an autonomous network assistant, named AI ANA, which employs artificial intelligence to deliver an integrated solution for the intelligent management of such networks The proposed framework, by combining machine learning—specifically leveraging statistical anomaly detection Z score for real time fault flagging and LSTM for predictive loop modeling—and natural language processing, provides capabilities including real time monitoring, intelligent anomaly detection, root cause analysis across different network layers, and automated configuration management for remediation The system architecture is based on a modular and event driven approach, enabling concurrent processing of diverse network data streams Evaluation of the system was conducted in a precise simulated environment with realistic failure scenarios across L2, MPLS, and VPLS domains The assessment results indicate a significant improvement in key performance indicators compared to conventional methods, specifically showing a marked reduction in fault detection and recovery time, along with a high Automation Success Rate These accomplishments have led to a considerable decrease in the operational burden on network management teams This research represents an effective step toward realizing the vision of self healing and self managing networks and demonstrates the high potential of deeply integrating artificial intelligence into next generation network management systems

کلیدواژه‌ها

Autonomous Network Assistant AI-Driven Network Management Multi-Layer Networks Fault Diagnosis Z-score AI Driven Network Management Multi Layer Networks Z score

نویسندگان

تصویر Babak Alahdegir

Babak Alahdegir

Islamic Azad University of Ahvaz Telecommunication Company of Iran TC

تصویر Fatemeh Talebifar

Fatemeh Talebifar

AmirKabir Industrial University Telecommunication Company of Iran TC

شیوه ارجاع

Alahdegir, Babak and Talebifar, Fatemeh,1404,Design and Evaluation of a Real-Time AI-Driven Autonomous Network Assistant (AI-ANA) For Management and Fault Diagnosis in Iran Telecommunications Company Large-Scale Networks,The 4th International Conference and the 9th National Conference on Computers, Information Technology and Artificial Intelligence Applications,Ahvaz

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات پنجمین همایش ملی و نخستین همایش بین المللی محاسبات نرم علوم مهندسی در صنعت و جامعه مجموعه مقالات پنجمین همایش ملی و نخستین همایش بین المللی محاسبات نرم علوم مهندسی در صنعت و جامعه26 بهمن 1404 · ایرانشهر
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۲۲۰ مشاهده

تحول دیجیتال ایران در عصر هوش مصنوعی: بررسی چالش های ساختاری و ارائه راهبردهای حکمرانی

این مقاله به تحلیل جامع تحول دیجیتال ایران با تاکید ویژه بر نقش هوش مصنوعی در توسعه ملی می پردازد با اتک…

تحول دیجیتالایرانهوش مصنوعی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۹۴ مشاهده

تخمین جهت ورود منبع صوتی با استفاده از ویژگی های کوواریانسی چندفرکانسی و یادگیری نظارت شده

تخمین زاویه ورود منبع صوتی، یکی از مباحث کلیدی در پردازش سیگنال های دریافتی از آرایه های میکروفنی است که…

ماتریس کوواریانستخمین جهت ورودآرایه میکروفونی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۸۵ مشاهده

AI-driven IMS-at-the-Edge using Docker Swarm: Optimizing Signaling, Traffic Management, and Fault Prediction

The IP Multimedia Subsystem IMS serves as the core architecture for real time multimedia services in 5G…

CNFDocker SwarmVXLAN
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۸۰ مشاهده

تحمل پذیری خطا در سیستم های توزیع شده با رویکردهای یادگیری ماشین: یک بررسی جامع و چندلایه

با گسترش روزافزون سیستم های توزیع شده و افزایش حجم داده ها، روش های سنتی تحمل پذیری خطا که عمدتا بر افزو…

تحمل پذیری خطایادگیری فدرالیادگیری عمیق
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۷۶ مشاهده

بررسی نقش هوش مصنوعی بر مدیریت سازمانی

پژوهش حاضر با هدف بررسی تاثیر هوش مصنوعی بر مدیریت سازمانی در سازمان های دولتی استان سیستان و بلوچستان ا…

هوش مصنوعیمدیریت سازمانیسازمان های دولتی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۴ ۱۷۳ مشاهده

مرور نظام مند و تحلیل مقایسه ای الگوریتم های قیمت گذاری پویای مبتنی بر هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک: تمرکز بر عملکرد و چالش های پیاده سازی

این پژوهش به روش مرور سیستماتیک و تحلیل مقایسه ای انجام شده است هدف اصلی تحقیق بررسی الگوریتم های قیمت گ…

قیمت گذاری پویاهوش مصنوعیتجارت الکترونیک