Foto iStock/12521104I detta projekt utvecklar vi lösningar för att öka autonomi av 5G näterk med syftet att förbättra nätverksprestanda, minska driftskomplexiteten och öka resiliens. Användning av probabilistiska maskininlärningsmodeller i projektet är en grund för ett optimalt beslutsfattande, särskilt för att uppfylla kraven på extrem pålitlighet där osäkerhetsinformation är avgörande.
Projektet syftar till att använda probabilistiska klassificerings- och regressionsmodeller för att garantera flexibilitet och autonomi av 5G-komponenter, och även använda spatiala och temporala modeller för att få in dynamiska aspekter såsom enhetshastighet, enhetsrörelseriktning eller dagliga / månatliga variationer av nätverkets arbetsbelastning. För att kunna autonomt anpassa sig till olika miljöförändringar och störningar syftar projektet till att integrera online learning komponenter i våra metoder.
Effektivitet och skalbarhet är utmaningar inom effektiv utveckling av autonoma 5G-miljöer, och utvecklingen av lämpliga Big Data metoder är ännu ett mål för projektet.