Redacción T21
Un nuevo sistema de inteligencia artificial puede reconocer flujos de descargas, transmisiones de video u otros datos, y asignar las prioridades adecuadas a los paquetes de datos para regular de forma óptima su llegada con calidad al usuario final.
La Universidad de Augsburgo está trabajando en una nueva metodología para mejorar la calidad de Internet. La investigación se basa en el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial (IA) que evalúa el tráfico de Internet en tiempo real, con el objetivo de distribuir el tráfico de manera más eficiente y mejorar la experiencia de usuario.
El sistema está diseñado para evaluar la calidad de los flujos de datos a medida que circulan por la red, lo que permite detectar posibles problemas y adaptar el tráfico de datos en consecuencia.
Esto es especialmente importante en aplicaciones que requieren una conexión estable, como el streaming de video o las simulaciones en 3D en el metaverso. Cuando el video se congela o una simulación en 3D tarda mucho en cargar, los usuarios se frustran.
Flujos simultáneos
El sistema de IA de la Universidad de Augsburgo está diseñado para evaluar la calidad de muchos flujos de datos simultáneamente, lo que es una condición previa importante para mejorar la gestión de datos y, en última instancia, la satisfacción del usuario. Los resultados de la investigación se han publicado en la revista científica IEEE Transactions on Network and Service Management.
Este desarrollo es un paso significativo hacia la mejora de la calidad de Internet. Con la capacidad de evaluar múltiples terabits por segundo, el sistema puede manejar el equivalente a 250,000 transmisiones de video simultáneas.
La IA juega un papel vital en este sistema. Al analizar paquetes de datos, los algoritmos de IA pueden determinar a qué categoría de aplicación pertenecen y evaluar la calidad de la experiencia del usuario en ese momento. Por ejemplo, pueden discernir si un video se está reproduciendo sin problemas o si está experimentando retrasos.
Conexiones cifradas
La investigación también aborda el desafío de las conexiones de datos cifradas, que son cada vez más comunes. El profesor Michael Seufert, titular de la cátedra de sistemas de comunicación, explica que muchas conexiones de datos se realizan hoy en día de forma cifrada, lo que dificulta la evaluación de la calidad del tráfico de datos.
La nueva metodología de la Universidad de Augsburgo tiene en cuenta este desafío y puede evaluar la calidad de los flujos de datos cifrados también en tiempo real.
Las pruebas iniciales ya han demostrado que el sistema, denominado "Marina", es lo suficientemente potente como para detectar flujos de datos procedentes de streaming de vídeo, Internet de las cosas o incluso ataques de piratas informáticos, con una tasa de acierto de más del 90 por ciento, informa el equipo.
"Los resultados muestran que los operadores de red pueden utilizar eficazmente el sistema Marina para monitorear la calidad y la aplicación del tráfico de datos en la red", señalan Seufert y sus colegas.
Buena solución
Los investigadores ven su sistema basado en IA como una buena solución para regular los flujos de datos en Internet de la forma más fluida y eficiente posible.
"Dado que la cantidad de datos en Internet crece tan rápidamente, siempre surgirán situaciones en las que se producirán cuellos de botella", afirma Seufert. "Con nuestra investigación, queremos hacer posible gestionar estos cuellos de botella con tanta habilidad que molesten a la menor cantidad de personas posible".
Referencia
Marina: Realizing ML-Driven Real-Time Network Traffic Monitoring at Terabit Scale. Michael Seufert et al. IEEE Transactions on Network and Service Management. DOI:10.1109/TNSM.2024.3382393.
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