METHODS AND APPARATUSES FOR LEARNING THE DELAY OF IMPACT OF A NETWORK FUNCTION

• Main Authors: ELEFTHERIADIS, Lackis, DAROUI, Danesh, AROUA, Sabrine, ORLIC, Marin, LECONTE, Mathieu, GORBATOV, Oleg, ALABBASI, Abdulrahman, KARAPANTELAKIS, Athanasios
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 12.09.2024
• Subjects: ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE; ELECTRICITY; TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHICCOMMUNICATION

Embodiments described herein relate to methods and apparatuses for learning the delay of impact of network functions in a network. A method in an analytics network function comprises inputting a first time series into a machine learning, ML, model, wherein the first time series comprises: analytics information, L t→T , relating to whether an analytics report was transmitted to each of the one or more NFs between an initial time t and a first time t + T;, and state information, X t→T ,, related to one or more performance metrics in the network between the initial time and the first time, t + T; and outputting, from the ML model, for each of the one or more NFs, f i , a plurality of probability values formula (I) (t 1 < t 2, t 1 ϵ {t,..., t + T}, t 2 ϵ {t,..., t + H}), where the first time is earlier than a third time, t + H, wherein the plurality of probability values are each representative of a probability that the delay of the impact of the NF f i is equal to t2 - t1. Des modes de réalisation de la présente invention concernent des procédés et des appareils permettant d'apprendre le retard d'impact de fonctions de réseau dans un réseau. Un procédé dans une fonction de réseau analytique comprend l'entrée d'une première série chronologique dans un modèle d'apprentissage automatique, ML, la première série chronologique comprenant : des informations d'analyse, L t→T , concernant le fait qu'un rapport analytique a été transmis ou non à chacune de la ou des NF entre un temps initial t et un premier temps t + T ; et des informations d'état, X t→T , liées à une ou plusieurs métriques de performance dans le réseau entre le temps initial et le premier temps, t + T ; et délivrer, à partir du modèle ML, pour chacune des une ou plusieurs NF, f i , une pluralité de valeurs de probabilité (I) (t 1 < t 2, t 1 ϵ {t,..., t + T}, t 2 ϵ {t,..., t + H}), le premier temps étant antérieur à un troisième temps, t + H, la pluralité de valeurs de probabilité étant chacune représentative d'une probabilité que le retard de l'impact de la NF f i soit égal à {t2 - t1.