Para que el sistema MLSIP pueda tomar decisiones inteligentes, primero debe aprender. El campo del Machine Learning ofrece diversas técnicas, pero para el objetivo de predecir la calidad de una ruta SIP, el equipo de Quobis ha seleccionado el Aprendizaje Supervisado como el enfoque principal. Aprendizaje supervisado pera entrenar modelos de IA El aprendizaje supervisado…
Una llamada telefónica tiene dos componentes: la señalización (los mensajes SIP que establecen, controlan y finalizan la llamada) y la media (el flujo de datos RTP que contiene la voz o el vídeo). Mientras que gran parte del proyecto MLSIP se centra en optimizar el enrutamiento de la señalización, uno de sus objetivos técnicos más…
Desarrollar un sistema de enrutamiento inteligente como MLSIP es solo una parte del reto. La otra, igualmente crucial, es ser capaz de validar que funciona correctamente. ¿Cómo podemos estar seguros de que Kamailio está enrutando las llamadas por el camino correcto? ¿Cómo depuramos un fallo en la señalización? Para responder a estas preguntas, la arquitectura…
En los servicios de emergencia, cada segundo cuenta. La capacidad de establecer una comunicaciones críticas fiables y claras puede marcar la diferencia en situaciones críticas. Los sistemas de comunicaciones de emergencia, que integran voz, datos y ubicación, dependen cada vez más del protocolo SIP, y es aquí donde el proyecto MLSIP puede aportar un valor…
La implementación del sistema MLSIP no se limita a usar un modelo de Machine Learning, sino que abarca un ciclo de vida completo que va desde la recopilación de datos hasta el despliegue y la monitorización del modelo. Este proceso, gestionado a través de una potente API RESTful, asegura que el sistema no solo sea…
Para que los algoritmos de Machine Learning de MLSIP aprendan a optimizar el tráfico, necesitan una materia prima fundamental: datos. Y no cualquier dato, sino un conjunto de datos masivo, variado y representativo que simule las complejidades de un entorno de producción real. Con este objetivo, el equipo de Quobis ha implementado un sofisticado entorno…
La telefonía empresarial ha evolucionado drásticamente. Hoy, las comunicaciones no se limitan a un teléfono fijo en la oficina; se extienden a través de softphones en portátiles, aplicaciones móviles y sistemas de videoconferencia, conectando a equipos que trabajan desde cualquier lugar. Esta flexibilidad depende de sistemas de telefonía basados en SIP, pero también expone las…
El proyecto MLSIP tiene dos objetivos técnicos clave: optimizar el enrutamiento de la señalización (SIP) y mejorar el rendimiento de la red adaptando el tráfico de media (RTP). Para lograr esta manipulación integral, la arquitectura del proyecto se apoya en la combinación de dos potentes herramientas de código abierto: Kamailio y RTPengine. Kamailio es el…
Los call centers y centros de contacto son uno de los principales casos de uso donde el proyecto MLSIP tendrá un impacto directo y significativo. Estos entornos manejan volúmenes masivos de llamadas, donde cada segundo de retraso, cada llamada fallida o cada comunicación de baja calidad puede suponer una pérdida económica y un deterioro de…
El éxito del proyecto MLSIP reside en una arquitectura robusta y modular, diseñada para integrar la toma de decisiones inteligentes en el flujo de las comunicaciones en tiempo real. El equipo de Quobis ha definido una arquitectura definitiva que combina componentes de código abierto de alto rendimiento con un servicio de Machine Learning desarrollado a…