Искусственный интеллект предскажет недовольство качеством интернета

Исследователи из Пермского Политеха представили инновационную систему на основе искусственного интеллекта, способную предсказывать недовольство пользователей качеством интернет-соединения еще до того, как они сами ощутят проблему. По данным пресс-службы образовательного учреждения, точность этой модели достигает 92,7%.  В условиях, когда современная жизнь неразрывно связана с интернетом, даже краткосрочные сбои, такие как зависания видео, обрывы звонков или медленная загрузка страниц, воспринимаются особенно остро. Однако провайдеры до сих пор полагаются на оценку качества связи, либо руководствуясь отдельными техническими параметрами, либо реагируя на жалобы пользователей, поступающие уже после возникновения неполадок.

Как пояснили ученые, традиционные метрики не всегда отражают реальный пользовательский опыт. Один и тот же параметр может оказывать различное влияние на восприятие качества. Например, нестабильность сигнала может быть практически незаметна при просмотре видео, но делает невозможным комфортный видеозвонок.

Разработанная система одновременно анализирует несколько важных показателей: пинг, джиттер, потери пакетов и объем передаваемого трафика, чтобы выявить их скрытые сочетания. На основе этого анализа она прогнозирует так называемое качество пользовательского опыта (QoE).

«Модель проанализировала тысячи комбинаций параметров и научилась выявлять, при каких условиях пользователь будет удовлетворен, а при каких — нет», — объяснил Александр Алексеев, доктор технических наук, кандидат экономических наук, доцент и начальник управления организации научных исследований ПНИПУ.

Для обучения системы использовались данные, собранные в сложной сетевой среде, где одновременно задействованы проводная, мобильная и спутниковая связь. Это позволило системе «научиться» работать даже в условиях нестабильности.

В результате работы ученых были выявлены конкретные пороговые значения. Например, потери пакетов до 0,3% практически не ощущаются, однако при превышении 1,8% качество связи резко ухудшается. При этом ключевую роль играет не столько скорость, сколько стабильность соединения: скачки задержки оказывают более сильное влияние на комфорт, чем ее среднее значение.

«Если задержка постоянно меняется, пользователь будет недоволен даже при высокой скорости интернета», — отметил Алексей Елохов, аспирант кафедры «Вычислительная математика, механика и биомеханика» ПНИПУ.

Одним из главных преимуществ разработки является ее интерпретируемость. В отличие от многих современных нейросетей, система не просто предоставляет прогнозы, но и указывает, какой именно параметр ухудшает качество связи. Это дает возможность инженерам оперативно устранять возникшие проблемы.

По словам авторов исследования, данную систему можно легко интегрировать в инфраструктуру провайдеров без необходимости приобретения дополнительного оборудования. Это позволит перейти от реактивной модели — устранения жалоб пользователей — к проактивной, когда сбои устраняются еще до того, как их заметят пользователи.

Читайте также: