Inteligencia artificial en redes de comunicaciones

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1 Inteligencia artificial en redes de comunicaciones APLICACIONES Autor: Pablo Borches Juzgado

2 ARQUITECTURA DE RED INTELIGENTE INAP: Intelligent Network Application Protocol Objetivo: implantación de nuevos servicios con rapidez y bajo coste incrementando la captación de tráfico. Ejemplos 800: cobro revertido automático 801: coste a cargo del usuario 805: televoto redes virtuales CCS7 Separación conmutación/transporte de información de red Arquitectura de red inteligente Separación parte de servicios / parte de red comunicaciones mediante CCS7 definición de un interfaz abierto entre partes

3 INAP: Evolución 1ª implementación de servicios suplementarios central: conmutación, control de servicios y base de datos 2º paso central: conmutación y control de servicios acceso remoto a base de datos centralizada 3º Red inteligente SSP (central): sólo conmutación SCP: control de servicios y base de datos centralizado programación de un solo elemento los operadores pueden adaptar el servicio a las necesidades del usuario ==> interfaz de configuración amigable

4 INAP: Historia 1967: 800 Freephone ATT 1980: Arquitectura IN de ATT y Bellcore => CCS7 1988: Telefónica implanta el servicio 900, antecesor de la red inteligente 1988: EE.UU. Arranca la especificación de Advanced IN 1991: Telefónica instala la red inteligente de ATT 1992: ITU-T define Capability set 1 (CS1) 1993: ETSI define CORE INAP, subconjunto de CS1 1997: ITU-T CS 2, relación con TMN, GSM : CAMEL (IN en GSM, UMTS)

5 INAP: Arquitectura IN normalizada (1) SSP identifica llamadas a IN y dialoga con SCP via TCAP para su tratamiento SMS = Service Management System (acualización base de datos) IP = Intelligent Peripheral (contestadores, sensores DTMF, reconocimiento de voz)

6 INAP: Arquitectura de RI normalizada SSP identifica llamadas a RI y dialoga con SCP via TCAP para su tratamiento AD (Adjunto): similares a los SCP pero se comunican con los SSP mediante los enlaces de alta velocidad reduciendo el retardo (útil en servicios de respuesta inmediata) SN (Service Node): equipos que engloban un servicio y provee todas las funciones requeridas por éste IP (Intelligent Peripheral) Comunicación con usuarios mediante anuncios vocales Recolección de dígitos adicionales Reconocimiento del habla SDP (Service Data Point) Almacenamiento de datos adicionales a los del SCP SMS (Service Management System) Coordinación de los elementos y de la gestión del servicio actualización de los programas, altas/bajas de los usuarios SCE (Service Creation Enviroment) Plataformas de desarrollos de servicios Una vez diseñados y validados se comunica con el SMS que se encarga de actualizar los restantes elementos de la red inteligente para poner en marcha los servicios

7 INAP: Servicios de red inteligente (1) Cada servicio se identifica por un prefijo (tipo) y un número de abonado de RI que se traduce al número de red especificado por el abonado Flexibilidad encaminamiento programable en función de hora, día origen de la llamada ejemplo: Redirigir al nº de establecimiento más cercano estado de línea del abonado llamado (encaminamiento hacia varios destinos según la ocupación) facturación distribuida entre el abonado del servicio y el usuario Estadísticas: nº de intentos de llamada, nº de llamadas atendidas, duración de las llamadas Comunicaciones con empresas

8 INAP: Servicios de red inteligente (2) Validación y filtrado pago con tarjetas de la PTT proveedora o tarjetas de crédito en teléfonos con o sin lectores de tarjeta lista blanca/negra: restringir llamadas entrantes y salientes Captura/entrega de información Atención personalizada anuncios vocales, opciones vía dígitos distribución de partes televoto

9 INAP: Servicios de red inteligente en España 800 ==> cobro revertido automático 801/802 ==> pago compartido (cargo total/parcial al llamante) 803/806 ==> facturación adicional -contactos, concursos, ocio ==> servicios de asesoramiento profesional (abogados, médicos,...) 805 ==> televoto la red inteligente cuenta llamadas a los diferentes números y pone los resultados a disposición del abonado acceso internacional vía red inteligente cobro revertido a/desde otros países por operador remoto

10 FILTRADO INTELIGENTE DE ALARMAS Las redes se pueden ver afectadas por fallos debidos a Hardware desgaste de los equipos rotura de cables instalación incorrecta Software diseño incorrecto bugs datos incorrectos (por ejemplo en una tabla de rutina) Por ello la gestión de las redes requieren recopilación de alarmas producidas en la red diagnosis de fallos restauración y reparación

11 Filtrado inteligente de alarmas Problema: el gran número de elementos gestionados implica un número excesivo de alarmas. Solución: filtrado inteligente que preprocese los avisos, para ello hay dos técnicas: redes neuronales sistemas expertos correlación de las alarmas

12 1. Recopilación de las alarmas Tipos de alarmas Físicas: fallo en una comunicación ejemplo: pérdida de una señal, fallo en el CRC Lógicas: un determinado valor estadístico excede un umbral ejemplo: número de paquetes descartados en una red ATM Comunicación con los componentes Protocolo de control: SNMP Simple Network Management Protocol Formato de datos: MIB Management Information Base

13 2. Filtrado y correlación de alarmas Filtrado Eliminar la redundancia en las alarmas Suprimir alarmas no críticas Inhibir las alarmas de baja prioridad en presencia de alarmas de baja prioridad Requisitos de un filtro inteligente Funcionales: supresión de notificaciones en cascada, compresión y agregación, mantenimiento del orden de los eventos No funcionales: modificabilidad, prestaciones y escalabilidad Correlación analizar e interpretar múltiples alarmas para asignar un nuevo significado (alarma derivada)

14 Enfoques del manejo de alarmas Planteamientos ampliamente desarrollados y conocidos: sistemas expertos Nuevas estrategias: Redes Neuronales CBR (Case-Based Reasoning) Redes Bayesianas

15 Sistemas expertos Sistema experto = regla de base + working memory La gestión de red es un problema complejo: gran número de elementos manejados, de diferentes fabricantes y tecnologías... Experiencias previas en diagnosis de la salud humana son similares a la diagnosis de la salud de la red Ventajas: modularidad flexibilidad posibilidad de integrar el razonamiento heurístico (reglas) con otro tipo de razonamiento (basado en modelos)

16 Sistemas expertos Inconvenientes de los sistemas expertos Son frágiles ante situaciones nuevas No pueden aprender de la experiencia Son difíciles de mantener (añadir/borrar/modificar reglas) Cuello de botella de la adquisición del conocimiento No puede manejar datos incompletos o probabilísticos Usado desde 1980 por las principales empresas de telecomunicaciones: Bell, GTE, AT&T

17 Redes neuronales Estructura: capas de entrada, internas y de salida Entrenamiento supervisado: patrón de entrada + señal deseada no supervisado: asociación de entradas similares Ventajas Permiten la generalización (reconocimiento de patrones) Rápidos y eficientes Entrenables Trata con datos incompletos y ambiguos Inconvenientes actúa como caja negra conjunto de entrenamiento

18 Ejemplo con redes neuronales Ejemplo: Correlación de alarmas en redes de telefonía móvil

19 Ejemplo con redes neuronales Resultados del test: 94 alarmas 99.76% de clasificación correcta con ruido añadido de hasta un 25%

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