Систему, предсказывающую проблемы с интернетом, создали в Перми
Искусственный интеллект выявляет сбои и объясняет их причину
Исследователи Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали интеллектуальную систему на основе искусственного интеллекта, которая в реальном времени предсказывает недовольство качеством связи еще до того, как абонент сам его заметит. Как сообщает пресс-служба вуза, точность разработки составляет 92,7%.
Новинка в реальном времени отслеживает технические параметры и предсказывает, доволен ли пользователь качеством связи, еще до того, как он сам заметит неладное и начнет жаловаться. В основе разработки лежит метод искусственного интеллекта, выявляющий скрытые связи между показателями сети и реальными ощущениями человека.
Для анализа система берет пять параметров. Первый — время, за которое сигнал доходит до сервера и возвращается обратно (пинг). Второй — нестабильность интернет-соединения (джиттер). Третий — потеря данных, когда часть из них не доходит до адресата (потеря пакетов). И еще два — объем переданного/ полученного трафика. Это стандартные метрики, которые собирает любой провайдер. Ученые собирали информацию собирали в течение пяти дней, чтобы захватить и пиковые нагрузки, и ночные спады, и обычные рабочие часы.
«Модель проанализировала тысячи сочетаний параметров и выявила, какие комбинации ведут к комфорту, а какие — к дискомфорту. Теперь, глядя на текущие показатели сети, она может сама сказать: “при таких параметрах пользователь будет доволен» или наоборот останется разочарованным”», — пояснил начальник управления организации научных исследований ПНИПУ Александр Алексеев.
В отличие от большинства нейросетей в том, что она не просто выдает прогноз, а объясняет причину. Инженер видит, какой именно параметр сейчас портит качество и что нужно изменить в настройках.
Систему можно встроить в существующее оборудование любого провайдера. Тогда инженеры смогут не ждать жалоб от пользователей, а работать на опережение: программа сама подскажет, где назревает проблема, еще до того, как кто-то заметит неладное. Например, если показатели начинают приближаться к критическим значениям — потери данных растут или стабильность сигнала ухудшается — модель выдаст предупреждение, и специалисты успеют перенастроить оборудование. А если настроить систему отдельно для видеозвонков, онлайн-игр или просмотра фильмов, точность прогнозов станет еще выше, потому что модель будет учитывать, чем именно занят пользователь.