AI-DRIVEN NETWORKING: МОДЕЛІ АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ МЕРЕЖАМИ

AI-DRIVEN NETWORKING: МОДЕЛІ АВТОМАТИЧНОГО УПРАВЛІННЯ МЕРЕЖАМИАнотація.У статті досліджено концепцію мереж на основі штучного інтелекту (МНОШІ) в якості фундаментальної основи для побудови автономних, адаптивних та масштабованих телекомунікаційних систем, здатних функціонувати в умовах зростаючої складності цифрової інфраструктури.Обґрунтовано, що традиційні методи мережевого управління втрачають ефективність через збільшення обсягів та варіативності телеметричних даних, підвищення динамічності трафіку та еволюцію загроз.Показано, що інтеграція моделей машинного навчання у структуру МНОШІ забезпечує можливість інтелектуального опрацювання потокової телеметрії, прогнозування станів мережі, раннього виявлення аномалій, оптимізації маршрутів та формування автономних рішень у режимі реального часу.У роботі розкрито проблематику впровадження ШІ-орієнтованих систем, зокрема питання стандартизації телеметрії, низької інтерпретованості глибинних моделей, складності інтеграції у мультивендорні та гетерогенні середовища, а також ризики змагальних атак на моделі машинного навчання.Систематизовано ключові передумови створення МНОШІ, серед якихархітектурна організація збору та потокової обробки даних, побудова моделювальної інфраструктури, розроблення механізмів оркестрації, формування контрольованої автономії та впровадження кіберстійких методів забезпечення роботи моделей.Запропоновано узагальнену етапну модель реалізації МНОШІ, що охоплює аналіз стану мережевої інфраструктури, визначення цілей автоматизації, підготовку даних, навчання моделей, інтеграцію з оркестраторами та розгортання замкненого контуру автономного управління з адаптивним перенавчанням.На основі прикладних сценаріїв у сферах медицини, фінансових сервісів, телекомунікацій та промисловості продемонстровано практичну ефективність МНОШІ у підвищенні стійкості, продуктивності та передбачуваності мережевих систем.Отримані результати підтверджують, що МНОШІ формують