Finaliza el proyecto MLSIP: Machine Learning para optimizar redes de comunicaciones SIP
El proyecto MLSIP (Machine Learning applied to SIP communications), liderado por Quobis, concluye con importantes avances en la optimización de las comunicaciones unificadas mediante el uso de inteligencia artificial. El objetivo principal ha sido aplicar técnicas de machine learning para mejorar el enrutamiento, la eficiencia y la calidad de las comunicaciones SIP, especialmente en escenarios que demandan alta disponibilidad y baja latencia.
El sistema desarrollado permite aprovechar al máximo las capacidades de redes 5G, y prepararse para futuros despliegues 6G, en aplicaciones de comunicaciones en tiempo real, como contact centers, telefonía empresarial o sistemas de emergencia.
Funcionalidades destacadas:
- Módulo inteligente de enrutamiento SIP, capaz de aprender del histórico de sesiones y optimizar las rutas de cada nueva llamada.
- Integración de machine learning para ajustar en tiempo real los parámetros de enrutamiento y descubrir patrones ocultos de rendimiento.
- Gestión dinámica del tráfico, seleccionando enrutamientos óptimos según prefijos, franjas horarias o grupos de llamada.
- Ajuste en tiempo real de rutas, con decisiones continuamente actualizadas a partir de datos en vivo y modelos de ML.
Casos de uso:
- Contact centers: gestión eficiente de grandes volúmenes, análisis en tiempo real y alta disponibilidad.
- Sistemas de emergencia: soporte robusto para comunicaciones críticas (112) con fiabilidad garantizada.
- Telefonía empresarial: comunicaciones internas seguras, integradas con sistemas corporativos y optimización de red.
- Comunicaciones unificadas: integración fluida de voz, vídeo y mensajería, mejorando la experiencia de usuario y facilitando el trabajo remoto.
Desde Quobis, agradecemos el apoyo recibido y reafirmamos nuestro compromiso con el desarrollo de soluciones avanzadas para comunicaciones más inteligentes, seguras y eficientes.
