Télécom
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Analyses prédictives
❯Satellite à réseau d'antennes actives
Prédiction des pannes de produit pour l'infrastructure informatique critique
Pour:
Ingénieurs QA, techniciens de ligne de fabrication, technico-commerciaux
But:
Construire une solution d'IA pour augmenter les ingénieurs QA
Objectif:
Autre
Satellite à réseau d'antennes actives
Pour:
Opérateurs de systèmes de communication par satellite Utilisateurs de systèmes de communication par satellite Autorités de régulation Agences spatiales
But:
Déterminer les modèles de faisceaux ponctuels optimaux pour les satellites de communication afin de réagir à l'évolution de la répartition géographique et des besoins en bande passante des terminaux.
Objectif:
Autre
Détection et suppression des interférences porteuses pour les communications par satellite
But:
Détection, classification et suppression basées sur l'apprentissage automatique des signaux d'interférence pour les systèmes de communication par satellite.
Objectif:
Autre
L'IA pour la prévention des pertes des clients des services de télécommunication
Pour:
Entreprises de télécommunications
Objectif:
Expérience client améliorée
Satellite à réseau d'antennes actives
Pour:
Opérateurs de systèmes de communication par satellite Utilisateurs de systèmes de communication par satellite Autorités de régulation Agences spatialesObjectif:
AutreProblème adressé
Optimiser la qualité de service et l'allocation de la bande passante pour les utilisateurs d'un système satellitaire.
But du cas d'usage
Déterminer les modèles de faisceaux ponctuels optimaux pour les satellites de communication afin de réagir à l'évolution de la répartition géographique et des besoins en bande passante des terminaux.
Description
Le problème abordé dans ce cas d'utilisation est de trouver la configuration optimale des faisceaux ponctuels par rapport aux utilisateurs répartis de manière non uniforme sur la zone de service. À des fins de formation, l'algorithme ML serait alimenté avec différentes distributions terminales, par exemple générées de manière aléatoire, et un ensemble de paramètres de faisceau ponctuel. Les performances de la solution sont évaluées par des analyses du débit possible à l'échelle du réseau. Celle-ci prend en compte : les pertes de contours des bornes à leur emplacement ; l'interférence des faisceaux ponctuels transmettant sur la même bande de fréquence (schéma de 4 couleurs supposé); le diagramme d'antenne à faisceau multipoint HTS.
Apprentissage automatique
IA: Comprendre