Das Hauptziel des AI-RMDT-Projekts ist die Entwicklung einer innovativen Big-Data-Transportlösung auf der Grundlage des im FILA-Labor entwickelten RMDT-Datenübertragungsprotokolls, die mithilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Lage ist, die Herausforderungen der Datenübertragung mit Geschwindigkeiten von mehr als 40 Gbps zu bewältigen.
Geplant ist die Entwicklung neuartiger und optimierter Verfahren zur Sicherung von Daten über ungesicherte IP-Verbindungen, einschließlich Congestion Control, Application-Layer-Multicast und Dateisynchronisation.
Das geplante System wird modernste Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens, der Mehrparameteroptimierung und der Synchronisierungsalgorithmen integrieren. Diese Kombination soll die Effizienz und Zuverlässigkeit der Datenübertragung in verschiedenen Netzwerkumgebungen verbessern.
Wissenschaftliche Aufgaben:
- Wissenschaftliche Analyse und Weiterentwicklung des RMDT-Protokolls für Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung
- Erforschung KI-basierter Verfahren zur Optimierung von Datenfluss und Stabilität
- Untersuchung neuer Congestion-Control-Ansätze für Big-Data-Transporte
- Entwicklung und Analyse sicherer Übertragungsmodelle für IP-basierte Netze
- Theoretische und experimentelle Untersuchung von Multicast- und Synchronisationsalgorithmen
- Analyse von maschinellem Lernen und Mehrparameteroptimierung zur Leistungssteigerung von Transportprotokollen
Danksagung
Dieses Projekt wird durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und das Land Sachsen-Anhalt im Rahmen des Programms Sachsen-Anhalt WISSENSCHAFT – Forschung und Innovation (EFRE) 2021–2027 gefördert (Förderkennzeichen: ZS/2023/12/182323).
