У доповіді розглядається інноваційний підхід до підвищення надійності інфокомунікаційних мереж шляхом використання технологій штучного інтелекту для прогнозування аварійних ситуацій. Запропонований підхід ґрунтується на застосуванні алгоритмів машинного навчання та нейронних мереж для аналізу великих обсягів даних і виявлення потенційних відмов мережевого обладнання. Використання інтелектуальних систем моніторингу дозволяє своєчасно ідентифікувати аномалії, мінімізувати ризики збоїв та підвищити ефективність управління інфраструктурою. Представлено огляд сучасних методів прогнозування, їх переваги, а також перспективні напрямки подальшого вдосконалення систем моніторингу інфокомунікаційних мереж.

The report considers an innovative approach to increasing the reliability of infocommunication networks by using artificial intelligence technologies to predict emergency situations. The proposed approach is based on machine learning and neural network software algorithms to analyze large amounts of data and identify detected failed network devices. The use of intelligent monitoring systems allows you to safely identify anomalies, minimize the risks of failures and increase the ef iciency of infrastructure management. An overview of modern forecasting methods, their advantages, as well as promising areas for further improvement of the infocommunication network monitoring system is presented.