Алгоритми штучного інтелекту для оптимізації функціонування SDN: сучасні підходи та перспективи

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.041241

Анотація

У статті проаналізовано сучасні підходи до застосування алгоритмів штучного інтелекту (ШІ) для підвищення ефективності програмно-конфігурованих мереж (SDN). Розглянуто типові завдання SDN - забезпечення якості обслуговування та надання послуг (Quality of Service / Quality of Experience, QoS / QoE), безпека, балансування навантаження, виявлення збоїв, енергоефективність та способи їх вирішення за допомогою алгоритмів штучного інтелекту. Здійснено огляд публікацій, що демонструють практичну ефективність алгоритмів ШІ у цих завданнях. Проведено аналіз підходів, наведено досягнуті результати й обмеження. Зроблено висновки щодо перспектив подальшого розвитку інтеграції ШІ у SDN для створення адаптивних, масштабованих і безпечних мереж.

Ключові слова: SDN; штучний інтелект; машинне навчання; глибоке навчання; QoS; балансування навантаження; енергоефективність; ресурси мережі.