Toward Intent-Based Network Automation for Smart Environments: A Healthcare 4.0 Use Case
Notice bibliographique
Résumé
Today’s organizations have been embracing digital transformation to boost the quality of living within IoT-based smart-sustainable environments (e.g., healthcare, factories, vehicles, etc.). At the same time, augmenting the network infrastructure surface with billions of new devices accommodating myriad applications creates the need for network automation through different technologies, such as Software-Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV), and Big Data Analytics (BDA). However, to devise an end-to-end self-driving and autonomous network, the manual configuration of network parameters and devices should be limited or even vanished. The recently emerged Intent-based Networking (IBN) paradigm introduces an additional building block enabling the network to adapt its settings automatically according to high-level user demands (intents) while hiding low-level details of the underlying infrastructure (e.g., configurations in millions of network devices). This paper initiates a deeper discussion regarding service automation over a Hospital 4.0 environment, from translating user requests to service profiling (unstructured intent refinement), deployment, and assurance. First, we discuss the design challenges of joining an intent-based framework as a convenient plane to an SDN-based platform. Following, we focus on an intelligent intent refinement system based on the Named Entity Recognition (NER) approach, an application of Natural Language Processing (NLP). This IBN-NER system deploys an extensible network policy model and the pre-trained Google’s BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algorithm, fine-tuned with a Healthcare 4.0 dataset. The proposed intent refinement framework is evaluated via extensive simulations with an incremental number of heterogeneous intents. Our simulation results show promising performance with only one epoch for all dataset sizes and all policy model entities tested. For example, with 5000 intents, our system provides the highest accuracy with 86%; meanwhile, the well-known benchmarks in the NER problem, namely BiLSTM-CRF, BiLSTM, and LSTM, with ten epochs, provide 57%, 31%, and 26%, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».