वेंकट रामनय्या चिंथा यांच्या मार्गाने वायरलेस तंत्रज्ञानामध्ये उत्कृष्टता निर्माण करणे

वेंकट रमणय्या चिंथा हे वायरलेस टेलिकम्युनिकेशनचा व्यापक अनुभव असलेले वरिष्ठ वायरलेस अभियंता आहेत. त्यांचे कौशल्य 5G NR, LTE, UMTS तंत्रज्ञानामध्ये पसरलेले आहे, विशेषत: नेटवर्क चाचणी, मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्स आणि सिस्टम इंटिग्रेशनवर लक्ष केंद्रित करते.

5G, वायरलेस कम्युनिकेशन्स आणि मशीन लर्निंगमध्ये निपुण वरिष्ठ वायरलेस अभियंता वेंकट रामनय्या चिंथा यांनी दूरसंचार पायाभूत सुविधा आणि नेटवर्क ऑप्टिमायझेशनमध्ये महत्त्वपूर्ण योगदान दिले आहे. राईट स्टेट युनिव्हर्सिटीमधून इलेक्ट्रिकल आणि इलेक्ट्रॉनिक्स इंजिनीअरिंगमधील पदव्युत्तर पदवी आणि मशीन लर्निंगमधील स्टॅनफोर्ड युनिव्हर्सिटीकडून प्रमाणपत्रांसह, तो प्रमुख वायरलेस तंत्रज्ञानावरील व्यावहारिक अंमलबजावणीच्या अनुभवासह सखोल तांत्रिक ज्ञानाची जोड देतो.

Q1: वायरलेस दूरसंचार आणि RF अभियांत्रिकीची तुमची आवड कशामुळे निर्माण होते?

उत्तर: वायरलेस टेलिकम्युनिकेशन्समध्ये काम केल्याने मला लाखो लोकांना जोडणाऱ्या तंत्रज्ञानामध्ये आघाडीवर राहण्याची परवानगी मिळते. क्षेत्र सतत विकसित होत आहे, 3G ते 5G आणि त्यापुढील, RF ऑप्टिमायझेशन, नेटवर्क नियोजन आणि सिस्टम एकत्रीकरणामध्ये नवीन आव्हाने सादर करत आहेत. व्यावहारिक अंमलबजावणीच्या आव्हानांसह सैद्धांतिक RF तत्त्वांचे संयोजन मला सर्वात जास्त उत्साहित करते, विशेषत: जेव्हा आपण मॅसिव्ह एमआयएमओ आणि बीमफॉर्मिंग सारख्या प्रगत तंत्रज्ञानाकडे जात आहोत.

Q2: नेटवर्क ऑप्टिमायझेशन आणि कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी तुम्ही कसे संपर्क साधता?

उ: नेटवर्क ऑप्टिमायझेशनसाठी सर्वसमावेशक दृष्टीकोन आवश्यक आहे. AT&T मध्ये, मी 5G, LTE, UMTS नेटवर्क्सवर लक्ष केंद्रित करून, अनेक राज्यांसाठी डिझाइन ते ऑप्टिमायझेशनपर्यंतचे ऑपरेशन्स व्यवस्थापित केले. तांत्रिक मापदंड आणि त्यांचे वास्तविक-जगातील प्रभाव दोन्ही समजून घेणे ही मुख्य गोष्ट आहे. उदाहरणार्थ, आम्ही पद्धतशीर समस्यानिवारण कार्यपद्धती लागू करून आणि समर्थन कार्यसंघांसह सहकार्य सुधारून फॉल्ट रिस्टोरेशन वेळेत 20% घट मिळवली.

Q3: तुम्ही दूरसंचार क्षेत्रातील मशीन लर्निंगच्या तुमच्या अनुभवावर चर्चा करू शकता का?

उत्तर: आधुनिक दूरसंचारामध्ये मशीन लर्निंग महत्त्वपूर्ण झाले आहे. मी Regression, SVM, Decision Trees, Random Forest, आणि CNN, RNN, आणि LSTM सारख्या सखोल शिक्षण तंत्रांसारख्या अल्गोरिदमसह मोठ्या प्रमाणावर काम केले आहे. TensorFlow, Keras आणि PyTorch सारख्या साधनांचा वापर करून, आम्ही नेटवर्क ऑप्टिमायझेशन आणि प्रेडिक्टिव मेंटेनन्ससाठी उपाय विकसित केले आहेत. नेटवर्क कार्यक्षमतेत सुधारणा करणाऱ्या कृतीयोग्य अंतर्दृष्टीमध्ये जटिल डेटाचे भाषांतर करणे हे आव्हान आहे.

Q4: तुमच्या कामात ऑटोमेशन काय भूमिका बजावते?

उत्तर: आधुनिक दूरसंचार नेटवर्क कार्यक्षमतेने व्यवस्थापित करण्यासाठी ऑटोमेशन आवश्यक आहे. उत्पादन प्रमाणीकरणासाठी कार्यक्षम चाचणी स्क्रिप्ट तयार करून मी रोबोट फ्रेमवर्क आणि पायथन वापरून स्वयंचलित चाचणी संच विकसित केले आहेत. यामध्ये स्वयंचलित प्रतिगमन चाचणी आणि अचूकता सुधारताना मॅन्युअल हस्तक्षेप कमी करणारे फ्रेमवर्क विकसित करणे समाविष्ट आहे. विश्वासार्ह, देखभाल करण्यायोग्य ऑटोमेशन सिस्टम तयार करणे ही मुख्य गोष्ट आहे जी विकसित नेटवर्क तंत्रज्ञानाशी जुळवून घेऊ शकते.

Q5: तुम्ही वायरलेस सिस्टममध्ये इंटरऑपरेबिलिटी टेस्टिंगकडे कसे जाता?

उत्तर: विविध विक्रेते आणि तंत्रज्ञानामध्ये अखंड ऑपरेशन सुनिश्चित करण्यासाठी इंटरऑपरेबिलिटी चाचणी महत्त्वपूर्ण आहे. मी मूलभूत RAN आणि पॅकेट कोर फंक्शनॅलिटीज, IMS वैशिष्ट्ये आणि विविध नेटवर्क प्रोटोकॉल समाविष्ट असलेल्या सर्वसमावेशक चाचणी कार्यक्रमांचे नेतृत्व केले आहे. या दृष्टिकोनामध्ये तपशीलवार चाचणी योजना तयार करणे, विक्रेत्यांशी समन्वय साधणे आणि समस्या ओळखण्यासाठी आणि त्यांचे निराकरण करण्यासाठी सिस्टम लॉग आणि ट्रेसचे सखोल विश्लेषण करणे समाविष्ट आहे.

Q6: टेलिकम्युनिकेशनमधील क्लाउड तंत्रज्ञानाचा तुमचा अनुभव काय आहे?

A: क्लाउड तंत्रज्ञानाने आम्ही नेटवर्क कार्ये कशी उपयोजित आणि व्यवस्थापित करतो हे बदलले आहे. मी नेटवर्क फंक्शन्ससाठी मायक्रोसर्व्हिसेस आर्किटेक्चर्स लागू करून डॉकर आणि कुबर्नेट्स वापरून कंटेनरायझेशनवर मोठ्या प्रमाणावर काम केले आहे. यामध्ये Prometheus आणि Grafana वापरून मॉनिटरींग डॅशबोर्ड विकसित करणे आणि हेल्म चार्टद्वारे तैनाती व्यवस्थापित करणे समाविष्ट आहे. क्लाउड तंत्रज्ञानाच्या एकत्रीकरणामुळे स्केलेबिलिटी आणि विश्वासार्हता लक्षणीयरीत्या सुधारली आहे.

Q7: तुम्ही जटिल तांत्रिक प्रकल्प कसे व्यवस्थापित करता?

उ: दूरसंचार क्षेत्रातील प्रकल्प व्यवस्थापनाला व्यावहारिक अडचणींसह तांत्रिक उत्कृष्टता संतुलित करणे आवश्यक आहे. Fii USA मध्ये, मी अनेक संघ आणि भागधारकांमध्ये समन्वय साधून औद्योगिक खाजगी नेटवर्क अंमलबजावणी व्यवस्थापित केली. यश स्पष्ट संप्रेषण, पद्धतशीर दस्तऐवजीकरण आणि तात्काळ डिलिव्हरेबल आणि दीर्घकालीन उद्दिष्टांवर लक्ष केंद्रित करणे यावर अवलंबून असते.

Q8: नेटवर्क समस्यांचे निवारण करण्यासाठी तुमचा दृष्टिकोन काय आहे?

उ: समस्यानिवारणासाठी पद्धतशीर दृष्टिकोन आणि सखोल तांत्रिक ज्ञान आवश्यक आहे. मी मूळ कारणे निश्चित करण्यासाठी वायरशार्क, सिस्लॉग आणि घटक ट्रेससह विविध लॉगचे विश्लेषण करतो. VSWR/RSSI सारख्या भौतिक स्तर समस्यांपासून ते उच्च-स्तर प्रोटोकॉलपर्यंत संपूर्ण नेटवर्क स्टॅक समजून घेणे ही मुख्य गोष्ट आहे. हा सर्वसमावेशक दृष्टीकोन समस्या त्वरीत ओळखण्यात आणि प्रभावी उपाय लागू करण्यात मदत करतो.

प्रश्न9: वेगाने विकसित होत असलेल्या वायरलेस तंत्रज्ञानासह तुम्ही कसे चालू राहाल?

उत्तर: वायरलेस टेलिकम्युनिकेशन्समध्ये सतत शिकणे आवश्यक आहे. स्टॅनफोर्डच्या मशीन लर्निंग कोर्ससारख्या औपचारिक प्रमाणपत्रांच्या पलीकडे, मी नियमितपणे 3GPP मानकांचा अभ्यास करतो, तांत्रिक मंचांमध्ये भाग घेतो आणि हँड-ऑन अंमलबजावणीद्वारे नवीन तंत्रज्ञानाशी संलग्न असतो. या क्षेत्रात प्रभावी राहण्यासाठी सैद्धांतिक पाया आणि व्यावहारिक अनुप्रयोग दोन्ही समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.

Q10: येत्या काही वर्षांत वायरलेस तंत्रज्ञान विकसित होताना तुम्ही कसे पाहता?

उत्तर: वायरलेस उद्योग अधिक बुद्धिमान, स्वयंचलित प्रणालीकडे वाटचाल करत आहे. मी नेटवर्क ऑप्टिमायझेशन, खाजगी 5G नेटवर्कचा विस्तार आणि ओपन RAN तंत्रज्ञानाची उत्क्रांती मध्ये AI/ML चे वाढलेले एकत्रीकरण पाहतो. विश्वासार्हता आणि कार्यप्रदर्शन राखताना या प्रणालींची जटिलता व्यवस्थापित करणे हे आव्हान असेल. सुरक्षा आणि उर्जा कार्यक्षमता देखील वाढत्या महत्त्वाच्या बाबी बनतील.

वेंकट रमणय्या चिंथा बद्दल

वेंकट रमणय्या चिंथा हे वायरलेस टेलिकम्युनिकेशनचा व्यापक अनुभव असलेले वरिष्ठ वायरलेस अभियंता आहेत. त्यांचे कौशल्य 5G NR, LTE, UMTS तंत्रज्ञानामध्ये पसरलेले आहे, विशेषत: नेटवर्क चाचणी, मशीन लर्निंग ऍप्लिकेशन्स आणि सिस्टम इंटिग्रेशनवर लक्ष केंद्रित करते. राईट स्टेट युनिव्हर्सिटीमधून इलेक्ट्रिकल आणि इलेक्ट्रॉनिक्स इंजिनीअरिंगमधील पदव्युत्तर पदवीसह, तो व्यावहारिक अंमलबजावणी अनुभवासह मजबूत सैद्धांतिक ज्ञान एकत्र करतो.

त्याच्या योगदानामुळे मोठ्या दूरसंचार प्रकल्पांमध्ये नेटवर्क कार्यप्रदर्शन आणि विश्वासार्हता लक्षणीयरीत्या सुधारली आहे. RF अभियांत्रिकी, मशीन लर्निंग आणि ऑटोमेशनमधील त्यांच्या कौशल्यामुळे अधिक कार्यक्षम आणि विश्वासार्ह वायरलेस नेटवर्क विकसित करण्यात मदत झाली आहे, ज्यामुळे अनेक राज्यांमधील लाखो वापरकर्त्यांना सेवा देण्यात आली आहे.