Ученые научились предсказывать сбои в работе Интернета до жалоб пользователей
Исследователи создали интеллектуальную систему, которая предсказывает проблемы с качеством интернет-связи до того, как их заметит абонент. Технология позволит провайдерам устранять неполадки без опросов пользователей.
Ученые из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали систему на основе метода искусственного интеллекта. Разработка выявляет скрытые связи между техническими показателями сети и тем, как человек на самом деле воспринимает связь.
Работа системы
Исследователи ПНИПУ создали систему на основе метода искусственного интеллекта, который выявляет скрытые связи между техническими показателями сети и реальными ощущениями человека. Для анализа система использует пять стандартных параметров, которые собирает любой провайдер.
Система оценивает качество связи по нескольким параметрам. Это пинг, то есть время отклика сервера. Также учитывается джиттер, который отражает нестабильность соединения. Еще один параметр — потеря пакетов, когда часть данных не доходит до получателя. Кроме того, система анализирует объем переданного и полученного трафика. Для работы технологии не нужны дополнительные датчики или дорогие системы мониторинга, что упрощает ее внедрение у провайдеров, сообщили в пресс-службе ПНИПУ.
Тестирование в сложных условиях и обучение модели
Ученые собирали данные для обучения в самых сложных условиях. Использовалось корпоративное оборудование, которое одновременно работало через проводную, сотовую и спутниковую связь, постоянно переключаясь между ними. В такой среде проблемы возникают постоянно: скачки времени отклика, потери данных, перепады скорости. Информацию исследователи собирали в течение пяти дней, чтобы захватить и пиковые нагрузки, и ночные спады, и обычные рабочие часы.
Как пояснил аспирант кафедры ПНИПУ Алексей Елохов в беседе с ТАСС, методика системно-когнитивного анализа работает именно с небольшими и зашумленными выборками, где есть случайные отклонения. Если система научилась предсказывать человеческий комфорт в этом хаосе, она будет работать безошибочно.
Результаты тестирования и выявленные закономерности
Обученную модель ученые проверили на незнакомой части информации, чтобы исключить случайность и подтвердить, что модель не просто запомнила примеры, а научилась обобщать. Точность прогноза системы составила 92,7%.
В ходе тестирования были обнаружены несколько закономерностей. Потеря данных до 0,3% практически незаметна для пользователя, но как только этот показатель превышает 1,8%, качество связи резко падает. Самое сильное влияние на комфорт оказывает не скорость ответа сервера, а стабильность этого времени.
Если ответ приходит с постоянными рывками и задержка все время скачет, человек будет недоволен, даже когда в целом скорость хорошая. При нестабильности в диапазоне от 1,3 до 3,3 миллисекунды качество остается хорошим, а когда скачки достигают 3,3-22,8 миллисекунды, качество заметно ухудшается.