Остання редакція: 2024-05-20
Анотація
Анотація. Досліджено переваги граничних обчислень в контексті мереж ШІ та Інтернету речей (IoT) для підт-римки розподілених застосунків ШІ та IoT з метою забезпечити ефективну обробку даних та розширені можливості для майбутніх технологій. Розглянуто особливості використання периферійного обчислен-ня для оптимізації обробки даних та покращення функціональності сучасних додатків та програмно-керованих мереж.
SOFTWARE-CONTROLLED NETWORKS WITH PERIPHERAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Abstract. The advantages of edge computing in the context of AI networks and the Internet of Things (IoT) are investigated to support distributed AI and IoT applications in order to provide efficient data processing and enhanced capabilities for future technologies. The features of using edge computing to optimize data processing and improve the functionality of modern applications and software-defined networks are considered.
Ключові слова
Посилання
1. A. Boudi, M. Bagaa, P. Pöyhönen, T. Taleb, and H. Flinck, “AI-based resource management in beyond 5G cloud native environment,” IEEE Network, vol. 35, no. 2, 2021., pp. 128–135
2. D. C. Nguyen, Q.-V. Pham, P. N. Pathirana, M. Ding, A. Seneviratne, Z. Lin, O. Dobre, and W.-J. Hwang, “Federated learning for smart healthcare: A survey,” ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 55, no. 3, 2022., pp. 1–37
3. T. Huynh-The, Q.-V. Pham, T.-V. Nguyen, and D.-S. Kim, “Deep learning for coexistence radar-communication wave-form recognition,” in 2021 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) IEEE, 2021, pp. 1725–1727.
4. М. Васильківський, Г. Варгатюк, і О. Болдирева, «Дослідження архітектури штучного інтелекту для інфокомуні-каційних мереж 6G», ВОТТП, вип. 4, с. 62–70, Груд 2022.
5. М. Васильківський, О. Болдирева, Г. Варгатюк, і М. Будаш, «Керування телекомунікаційними мережами з вико-ристанням технологій AI/ML», ВОТТП, вип. 1, с. 89–100, Бер 2023. doi: 10.31891/2219-9365-2023-73-1-13