PRIMEnet: Prädiktive Analyse von Routing und Verkehrsflüssen für ein intelligentes Netz-Management; Teilvorhaben: Künstliche Routing-Intelligenz

Abstract

Das übergeordnete Ziel des Verbundprojekts PRIMEnet liegt in der Erarbeitung intelligenter, innovativer Analyseverfahren zur vorausschauenden Einschätzung von Dienstgüten in komplexen Kommunikationsnetzen. PRIMEnet will mit einem automatisierten Netz-Management Konfigurationsentscheidungen sicherstellen, so dass erstklassige Leistungswerte im Kern des Internets erzielt werden. Durch die Erprobung von Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz wurden Methoden und Werkzeuge entworfen und bewertet, mit denen Telekommunikationsanbieter Kapazitätsplanungen belastbar durchführen und langfristig eine hohe Servicequalität gewährleisten können. Ziel dieses Teilvorhabens war es, Grundlagen für ein lernendes Monitoring der globalen Routing-Dynamik zu erarbeiten. Aufbauend auf einer Messinfrastruktur im Internet-Backbone sollten neuartige Mess- und Analysekonzepte entwickelt und zu einer Künstlichen Routing-Intelligenz zusammengeführt werden. Im Zuge der Erarbeitung von praxisbezogenen Anwendungsfällen waren neben wissenschaftlichen und technologischen Gesichtspunkten insbesondere auch Fragestellungen der Internet-Ökonomie zu berücksichtigen.