Prøveforelesningen begynner kl. 10.00. Tittelen på prøveforelesningen er "The DNS ecosystem and its importance for the Internet".
Disputasen starter kl. 12.00.
Komiteen
- Første opponent: Anna Brunström, Professor of Computer Science, Karlstad University, Karlstad, Sweden
- Andre opponent: Marco Fiore, Research Professor, IMDEA Networks Institute, Madrid, Spain
- Tredje opponent – administrator: Boning Feng, Associate Professor, IT-TKD- OsloMet, Oslo, Norway
Disputasleder er Andre Brodtkorb.
Hovedveileder er Ahmed Elokashfi.
Du kan delta på prøveforelesning og disputas digitalt på webinar på Zoom.
Sammendrag
Den økende kompleksiteten til kommunikasjonsnettverk og eksplosjonen av nettverkstrafikk har gjort oppgaven med å administrere slike nettverk stadig vanskeligere.
En potensiell tilnærming for å møte denne økende kompleksiteten er å bygge et autonomt selvkjørendenettverk som kan måle, analysere og kontrollere seg selv i sanntid på en automatisert måte uten direkte menneskelig innblanding.
I denne avhandlingen fokuserer vi på å realisere slike autonome nettverk som utnytter moderne nettverksteknologier sammen med kunstig intelligens og ulike teknikker for maskinlæring. For å realisere dette utnytter vi forskjellige maskinlæringsparadigmer til å automatisere nettverksadministrasjon.
Først foreslår vi metoder med veiledet maskinlæring for å oppdage økninger i forsinkelser i mobile bredbåndsnettverk.
Videre, med tanke på utfordringene med veiledet læring i nettverksapplikasjoner, presenterer vi en ny distribuert sanntidsarkitektur for å oppdage uregelmessigheter i data fra mobilnettverk uten å bruke veiledet maskinlæring.
Det innebærer også et samarbeidsrammeverk for kunnskapsdeling mellom distribuerte prober i nettverket for å forbedre den generelle systemets nøyaktighet.
For det andre foreslår vi et nytt, dypt forsterkende læringsbasert kontrollrammeverk for å optimalisere ressursutnyttelsen og samtidig minimere ytelsesdegradering i multi-slice Radio Access Network (RAN) gjennom et sett med forskjellige kontrollhandlinger.
Vi utforsker både sentraliserte og distribuerte kontrollarkitekturer. Til slutt presenterer vi et rammeverk for sanntids innsamling av telemetri som kan oppdage og identifisere utfall i mobilnettverk.
Vi evaluerer rammeverket vårt i en programvaredefinert virtualisert infrastruktur som tilsvarer et skybasert mobilnettverk.
