Framework for Applying Artificial Intelligence to Optimize Network Operations and Maintenance Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
The accelerating digital transformation across industries has amplified the complexity of modern communication networks, driving the need for intelligent and automated management solutions. Traditional network operations and maintenance (O&M) approaches, characterized by manual configuration and reactive troubleshooting, are no longer adequate to handle the dynamic, high-volume data environments of next-generation networks. This paper presents a Framework for Applying Artificial Intelligence (AI) to Optimize Network Operations and Maintenance Efficiency, offering an integrated and adaptive model for predictive, data-driven network management. The framework leverages Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), and Reinforcement Learning (RL) algorithms to enhance decision-making across fault detection, performance monitoring, traffic optimization, and resource allocation. At its core, the framework incorporates a multi-layered architecture consisting of data acquisition, analytics, and automation layers. Real-time telemetry and historical network data are processed using AI-driven analytics to identify performance anomalies, forecast potential failures, and recommend corrective actions before service degradation occurs. Through self-learning mechanisms, the system continuously refines its models, improving accuracy in predicting network behavior and optimizing bandwidth utilization. Moreover, the integration of Software-Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV) enables centralized control and rapid orchestration of network resources, facilitating scalable and flexible operations. Comprehensive simulation and empirical analyses demonstrate that the proposed AI framework significantly reduces downtime, operational costs, and manual intervention while enhancing Quality of Service (QoS), fault recovery time, and energy efficiency. By transforming O&M from reactive to proactive and autonomous management, this framework supports the evolution toward self-healing, self-optimizing, and sustainable intelligent networks. It provides a strategic foundation for telecom operators, cloud service providers, and enterprises seeking to modernize infrastructure and ensure resilient digital connectivity.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».