Yazılım tanımlı çoklu ağlarda makine öğrenmesi ve blok zinciri ile geliştirilmiş servis kalitesi destekli yönlendirme mimarisi

Geleceğin ağlarının ana görevi, mümkün olduğunca entellektüelleştirme, etkinleştirme ve özelleştirme için akıllı ağ oluşturma mimarileri oluşturmaktır. Yazılım Tanımlı Ağlar (YTA) oluşturma teknolojisi, geleneksel ağ mimarisinde kontrol düzlemi ile veri düzlemi arasındaki sıkı bağlantıyı kırarak ağ kaynaklarının kontrol edilebilirliğini, güvenliğini ve ekonomisini gerçeğe dönüştürür. Yapay zekanın yöntemlerinden biri olan makine öğrenimi, YTA mimarisiyle birleştiğinde ağ kaynak yönetimi, uçtan uca yol planlama, trafik programlama, arıza teşhisi veya ağ güvenliği gibi alanlarda etkin olmaktadır. Günümüz ağ mimarisindeki cihaz sayılarının hızla artışı, güvenlik, gizlilik, hizmet sağlama ve ağ yönetimi gibi operasyonların merkezi bir kontrol sistemi ile yapılmasını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, merkezi olmayan ağ yönetiminin güvenli, akıllı ve verimli olabilmesi için blokzinciri ve makine öğreniminin birlikte kullanımı akademik çalışmalarda ve endüstriyel uygulamalarda ilgi görmektedir. YTA, geleneksel ağlara göre yazılım ile yönetildiğinden kontrolü daha kolaydır. Bu ağlarda, blokzincir işlem hacmini artırmak ve ortalama blok oluşturma süresini azaltmak gibi blokzincir teknolojisi ile ilgili literatürde farklı makine öğrenme teknikleri kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı, Pekiştirmeli Öğrenme (PL) modellerinin yardımıyla blokzinciri ile servis kalitesi destekli uçtan uca çoklu ağlarda yol bulma mimarisinin oluşturulmasıdır.