Исследователи МГУ им. М.В. Ломоносова разработали архитектуру вычислительной инфраструктуры Network Powered by Computing (NPC). Ее особенностью является применение методов машинного обучения (ML) для прогнозирования нагрузки и распределения ресурсов, потоков данных в сети и выбора путей передачи информации.

Для управления распределением задач между вычислительными узлами применяются мультиагентные системы. Они позволяют агентам обмениваться информацией о текущей нагрузке и состоянии ресурсов, что обеспечивает динамическую адаптацию архитектуры под меняющиеся потребности приложений и сетевых структур.

NPC представляет собой полностью виртуализированную и программно-управляемую инфраструктуру, которая интегрирует различные вычислительные установки и высокоскоростные сети передачи данных. Эта система выходит за пределы отдельного дата-центра или вычислительного комплекса, связывая разнородные вычислительные ресурсы в единую экосистему.

В будущем исследователи будут сосредоточены на интеграции NPC с искусственным интеллектом и создании гибридных архитектур, комбинирующих облачные и периферийные вычисления. Также планируется исследование вопросов безопасности и защиты данных в распределенных вычислительных средах.