Нейронные сети облегчат пересылку пакетов в Wi Fi

Появившись сравнительно недавно, нейронные сети стали необычайно популярной игрушкой теоретиков благодаря тому, что способны решать задачи, перед которыми бессильны традиционные подходы. Задача, к которой потребовалось привлечь нейронные сети, на этот раз оказалась из области оптимизации пересылки пакетов данных в беспроводных сетях.

Компания SmartPackets разработала алгоритм Smart WiFi, оптимизирующий пересылку пакетов данных в беспроводных сетях таким образом, чтобы минимизировать простои и обеспечить оптимальное качество при передачи, к примеру, цифрового видео. Для решения этой задачи требуется учитывать, что количество пересылаемой информации в единицу времени сильно меняется, и это требует изменения длины пакета. Поэтому был предложен алгоритм, предсказывающий, какие длины пакетов можно использовать в ближайшем будущем, на основании данных о текущей загрузке сети. С этой задачей, как оказалось, лучше всего справляются нейронные сети.

В результате, по данным компании, возможно достижение 100% увеличение пропускной способности для выбранного приложения. Алгоритм доступен в виде кода (примерно 19 Кб), написанного на языке Си и может быть интегрирован в адаптеры и точки доступа 802.11b.

По словам создателей алгоритма, основное преимущество нейронных сетей в том, что они являются нелинейными и позволяют довольно точно (с точностью порядка 2%), а главное, быстро, определять оптимальный размер пакета. Что касается прогнозирования, то утверждается, что точность предсказаний оптимального размера пакета нейронными сетями лучше предсказаний на основе традиционных алгоритмов в 2400 раз! Кстати говоря, для оптимизации выделения каналов в сетях сотовой связи используется похожий нелинейный метод в системах с обратной связью ESN (Echo State Networks), предложенных немецким разработчиком Гербертом Джэгером (Herbert Jaeger).

6 мая 2004 в 10:06

Автор:

| Источник: Parasound

Все новости за сегодня

Календарь

май
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31