📜 Popis

Systém hlbokého učenia pre predikciu sieťovej latencie v komunikačných scenároch Vehicle-to-Everything (V2X) cez 4G/5G siete. Projekt využíva LSTM modely na prognózu latencie 8 sekúnd dopredu, zahŕňa techniky vysvetliteľnej AI (XAI) pre interpretovateľnosť modelu a obsahuje návrh Zero-Touch Service Management (ZSM) pipeline.

⚙️ Funkcie

• Reálny produkčný dataset – Použitie reálneho produkčného datasetu s dodatočným feature engineeringom
• Prognóza na 8 sekúnd – Predikcia V2X sieťovej latencie až 8 sekúnd dopredu
• Regresia a klasifikácia – Predikuje kontinuálne hodnoty latencie a klasifikuje stavy kvality siete
• Podpora 4G/5G – Funguje s 4G aj 5G sieťovými scenármi
• Federované učenie – Distribuované trénovanie naprieč viacerými vozidlami so zachovaním súkromia dát
• Porovnanie LSTM architektúr – Hodnotí Seq2Seq, Encoder-Decoder a štandardné LSTM modely na výkon
• Vysvetliteľná AI (XAI) – Interpretovateľnosť modelu a analýza dôležitosti vlastností (SHAP)
• ZSM Pipeline – Návrh pre autonómnu prevádzku siete