التوظيف orange 2021
أطروحة - تطبيق الذكاء الاصطناعي لإدارة الأعطال في شبكات النقل البصرية F / M
دورك
يتمثل دورك في تنفيذ أطروحة حول: "تطبيق الذكاء الاصطناعي لإدارة الأخطاء في
شبكات النقل البصرية ".
أدت الزيادة في سعة الحوسبة والبيانات المتاحة إلى تسريع استخدام البيانات الاصطناعية بشكل كبير
المخابرات (AI). في هذا السياق ، ستستفيد الشبكات الضوئية من قوة الذكاء الاصطناعي للعثور على مبتكر
حلول لمشاكل معقدة. سيؤدي استخدام هذه التقنية إلى ظهور أ
توليد أنظمة فوتونية أكثر ذكاءً قادرة على تحسين أدائها وضمانها
الموثوقية وتحسين إدارة فشلها.
تعد إدارة الأعطال ميزة أساسية لمدير الشبكة (NMS-Network Management System)
لمنع تدهور الإشارة أو حتى انقطاع الخدمة. هناك نوعان من عائلات الخطأ
الحلول الإدارية التي سيتم دراستها في الرسالة.
الأول هو تمكين التشخيص التفاعلي. بمجرد حدوث الفشل ، يجب على المشغل تحديد و
تحديد سببها في أقرب وقت ممكن للسماح بالتدخلات اللازمة. الحلول الحالية
بناءً على قواعد ثابتة بسيطة ، غير مناسب للشبكات الضوئية الحديثة (ديناميكيات عالية وكمية كبيرة
من معلمات الإدارة). الهدف من هذا الجزء الأول من الأطروحة هو استغلال البيانات
من NMS (الهيكل والأداء والإنذارات) بواسطة الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي لإجراء تشخيص سريع و
تحديد موقع الفشل. في البداية ، سيتم استخدام تقنيات التصنيف لإنشاء مجموعات متجانسة تحتوي على
إنذارات مرتبطة (تتعلق بنفس مصدر الفشل). في الخطوة الثانية ، يعتمد التعلم الآلي على
سيتم تطوير خوارزميات لتحديد السبب الجذري للفشل من أجل توفير الدقة
المعلومات إلى النشطاء. البيانات من مقعد تجريبي
إذا كانت مجموعة الحلول الأولى هي اكتشاف الانقطاعات المفاجئة التي تتطلب تدخلاً سريعًا ، فإن المجموعة الثانية تسعى
للتنبؤ بحدوث الانقطاعات التي تحدث نتيجة التدهور التدريجي بمرور الوقت. هذه
يتضمن النهج الوقائي اكتشاف السلوك غير الطبيعي من خلال مراقبة مقاييس الأداء.
من خلال تحليل التغييرات المادية التي تسببها الإخفاقات ، يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم سلوك
النظام البصري واكتشاف الأعطال المحتملة من أجل السماح لـ NMS بالتخطيط لإعادة التوجيه أو إعادة التحسين
إجراءات. الغرض من هذا الجزء الثاني هو تحديد المقاييس التي يجب أخذها في الاعتبار للتنبؤ
تعطل المعدات ، ثم تحديد النماذج القائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالفشل. سوف يطلب منك أيضا
المشاركة في التجارب لاستخراج البيانات اللازمة لهذه الاختبارات.
ملفك الشخصي
أنت خريج شهادة البكالوريا في الجامعة أو في كلية الهندسة ، مع تخصص في علوم الكمبيوتر و / أو شبكات الاتصالات السلكية واللاسلكية.
لقد طورت مهارات / قدرات في مجالات مرتبطة بالشبكة والذكاء الاصطناعي. خاصة:
لديك معرفة جيدة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
تستخدم منصات تعلم الآلة مفتوحة المصدر مثل Tensorflow و Pytorch
لديك طعم تطوير البرمجيات في Python (Jupyter) ، Pandas ، scikit-Learn ، ...
أنت مهتم بشبكة الاتصالات والاتصالات الضوئية
لديك روح التحليل والتركيب
أنت فضولي وتظهر الاستقلالية والمبادرة
لديك القدرة على إشراك أصحاب المصلحة وتقديم نتائجك
معظم العرض
ستتاح لك الفرصة للعمل في فريق ديناميكي يتكون من خبراء في الشبكات الضوئية و
منظمة العفو الدولية. سيتم تحفيز تفكيرك العلمي وإبداعك وتعزيزه بواسطة البراغماتية و
الرؤية التشغيلية لشركة Orange ، المشغل العالمي الأول