AI Routing Lab
Предиктивный выбор маршрутов по latency/jitter с использованием машинного обучения для достижения точности предсказания >92%
Обзор проекта
AI Routing Lab — исследовательский проект, направленный на разработку моделей машинного обучения для предиктивного выбора маршрутов в инфраструктуре сети CloudBridge. Проект нацелен на достижение точности предсказания >92% для оптимального выбора маршрутов на основе предсказания latency и jitter.
Проект интегрируется с quic-test для валидации моделей на реальном QUIC трафике и с CloudBridge Relay для оптимизации маршрутизации в реальном времени.
Ключевые цели
Точность >92%
Разработка ML-моделей для предсказания latency и jitter с точностью R² > 0.92
Оптимизация маршрутов
Real-time оптимизация выбора маршрутов через интеграцию с CloudBridge Relay
Текущий статус
Завершено
- Созданы модели LatencyPredictor и JitterPredictor с ensemble архитектурой (Random Forest + Gradient Boosting)
- Реализован RoutePredictionEnsemble для комбинирования предсказаний latency и jitter
- Интегрирован FeatureExtractor из cloudbridge-ai-service для извлечения признаков
- Создан лабораторный framework для экспериментов
- Организована структура отчетов по годам, месяцам и версиям
В разработке
- Интеграция с quic-test для сбора метрик и валидации
- Адаптация time-series моделей (LSTM, ARIMA, Prophet) для предсказания latency
- Разработка API для CloudBridge Relay интеграции
Технические детали
Модели
- • LatencyPredictor (Ensemble: RF + GB)
- • JitterPredictor (Ensemble: RF + GB)
- • RoutePredictionEnsemble
- • FeatureExtractor (Time, Statistical, Domain features)
Технологии
Метрики производительности
- • R² Score: >0.92 (target)
- • Inference Time: ~2ms per prediction
- • Throughput: 1000+ predictions/sec
- • Ensemble reduces variance by 15-25%
Точность модели во времени обучения
* Целевая точность: R² >92%, время инференции <10ms
Сравнение моделей
* Ensemble архитектура снижает variance на 15-25%
Статус разработки
- • Models Created: 3
- • Experiments Ready: 2
- • Version: 1.1
- • Status: Active Development
Документация проекта
Архитектура
Руководства
Разработка
Эксперименты и отчеты
Связанные проекты и технологии
Связанные исследования
- Network Performance Lab
QUIC/MASQUE тестирование и оптимизация