Wir haben über die Auswirkungen gesprochen, die maschinelles Lernen auf die Website- und App-Entwicklung hatte. Die Technologie des maschinellen Lernens kann jedoch auch dazu beitragen, Internetprobleme auf einer detaillierteren Ebene zu lösen.

Immer mehr Menschen beschweren sich über WLAN-Totzonen. Glücklicherweise ist die maschinelle Lerntechnologie vielversprechend, wenn es darum geht, sie anzugehen. Einer der Vorteile des maschinellen Lernens besteht darin, dass es zur Verbesserung von Mesh-Netzwerken beitragen kann, wodurch das Risiko von Problemen mit der Internetverbindung minimiert werden kann.

Maschinelles Lernen kann dabei helfen, bessere Mesh-Netzwerke zu erstellen, um Probleme mit toten Zonen zu lösen

Die Pandemiebedingungen haben viele gezwungen, von zu Hause aus zu arbeiten und zu lernen, was uns dazu bringt, unsere Arbeitsplätze einzurichten. Mit 22% der amerikanischen Belegschaft voraussichtlich bis 2025 aus der Ferne gehen wird, ist es kriminell, bis jetzt kein zuverlässiges und konsistentes WLAN in jeder Ecke des Hauses zu haben.

Wenn alle Familienmitglieder mit demselben Netzwerk verbunden sind und alle ihre Geräte dieselbe Bandbreite teilen, kann es schwierig sein, in jedem Raum eine gute Verbindung herzustellen. Leider wissen wir alle nur zu gut, wie es ist, wenn Sie einen anderen Raum betreten und das WLAN-Signal Ihres Laptops oder Telefons komplett ausfällt.

WLAN-Totzonen waren für viele Haushalte eine Quelle der Frustration. Daher ist es ermutigend zu sehen, dass eine wachsende Zahl von Netzwerkadministratoren diese Probleme mit maschinellem Lernen löst, was dazu beiträgt, bessere Mesh-Netzwerke zu erstellen.

Um die Vorteile der Verwendung von maschinellem Lernen zur Bewältigung dieser Probleme einzuschätzen, ist es notwendig, zunächst die Probleme zu verstehen, die durch tote Zonen verursacht werden, und wie sie überhaupt entstehen. Totzonen treten normalerweise in Bereichen des Hauses auf, die weit vom Router entfernt sind oder wenn Störungen durch andere WLAN-Netzwerke auftreten. Große Metallgegenstände wie Aktenschränke, Mikrowellen und andere Geräte können ebenfalls ein Faktor sein.

Einige gängige Problemumgehungen umfassen die Neupositionierung des Routers oder die Installation von Range Extendern oder Signalverstärkern – aber das Kabelmanagement und der Konfigurationsprozess können mühsam sein. Manchmal ist es am besten, den Router auszutauschen.

Hier kommen Mesh-Netzwerke ins Spiel. Ein Mesh-Netzwerk ist ein System aus miteinander verbundenen Routern und Geräten, das eine einzige drahtlose Verbindung herstellt, die einen ununterbrochenen Datenfluss zu jedem Gerät im Netzwerk ermöglicht. Diese Netzwerke können noch effektiver sein, wenn sie mit maschinellem Lernen optimiert werden.

Was sind Mesh-Netzwerke und wie kann maschinelles Lernen dabei helfen, sie zu verbessern?

Stellen Sie sich ein Mesh-Netzwerk als die Venen und Arterien Ihres Hauses vor. Es gibt einen primären Router, der mit einem Internetmodem verbunden ist und ein Signal im ganzen Haus sendet. Zusätzliche Router oder Knoten werden an strategischen Stellen im Haus platziert, um sicherzustellen, dass jede Ecke Zugang zu starken WLAN-Signalen hat.

Mesh-WLAN-Systeme bieten mehrere Vorteile gegenüber herkömmlichen Methoden zur Verstärkung Ihres Internetsignals. Für den Anfang werden sie normalerweise mit einem oder zwei Range Extendern gebündelt, sodass Sie sich keine Gedanken über den Kauf zusätzlicher Hardware machen müssen.

Sie ermöglichen auch nahtloses Roaming in Ihrem Zuhause oder Büro – solange Sie mit demselben Netzwerknamen (SSID) verbunden bleiben, werden Sie keine Aussetzer oder Verzögerungen erleben, wenn Sie von einem Raum in einen anderen wechseln.

Schließlich sind Mesh-Netzwerke unglaublich skalierbar. Wenn Ihr Zuhause oder Büro im Laufe der Zeit wächst, können Sie jederzeit weitere Knoten hinzufügen, um sicherzustellen, dass jeder auf ein starkes WLAN-Signal zugreifen kann.

So nützlich Maschennetzwerke auch sein können, sie sind noch effektiver, wenn sie mit maschinellem Lernen optimiert werden. Samurdhi Karunaratne und Haris Gacanin sind zwei belgische Forscher hat eine Arbeit zu dem Thema geschrieben, das von ARXIV der Cornel University veröffentlicht wurde. Sie berichten, dass die größten Vorteile der Verwendung von maschinellem Lernen zur Verwaltung von Maschennetzen Q-Learning, automatisiertes Lernen, Routing und künstliche neuronale Netze sind.

In all diesen Anwendungen ermöglicht maschinelles Lernen eine bessere Verwaltung von Netzwerken mit regelbasierten Mechanismen unter Verwendung bestimmter Metriken oder physikalischer Parameter. Sie können verschiedene Einschränkungen besser verstehen, die dazu beitragen, das Netzwerk effizienter zu machen. Sie können auch Perceptrons verwenden, bei denen es sich um überwachte Lernalgorithmen für die Binärklassifizierung handelt, um böswillige Routenfluten zu überwachen und abzuwehren.

Was sind einige der besten Mesh-Netzwerke, die maschinelles Lernen verwenden, um tote Zonen zu adressieren?

Nehmen Sie die NETGEAR Orbi RBK862S. Das anfängliche Kit umfasst einen Router und einen Satelliten mit einer Gesamtabdeckung von 5,400 Quadratfuß und einer maximalen WLAN-Geschwindigkeit von bis zu 6 Gbit/s. Sie können auch zusätzliche Satelliten hinzufügen, um den Abdeckungsbereich zu erweitern. Die Triband-Mesh-Technologie des Produkts wird weithin als eine der schnellsten und breitesten gepriesen, sodass die Abdeckung jedes Mal, wenn Sie einen Satelliten hinzufügen, um weitere 2,700 Quadratfuß erweitert wird.

Insgesamt sind Mesh-Netzwerke eine effektive und zuverlässige Methode, um tote Zonen in Ihrem Zuhause oder Büro zu beseitigen. Sie bieten eine nahtlose und sichere Verbindung im ganzen Haus, sodass Sie ohne Unterbrechungen arbeiten oder lernen können.

Maschinelles Lernen hilft, Mesh-Netzwerke zu verbessern, um mit toten Zonen fertig zu werden

Immer mehr Menschen äußern Bedenken hinsichtlich der Ausbreitung von Funklöchern, da sie regelmäßiger von zu Hause aus arbeiten. Die gute Nachricht ist, dass Fortschritte in der KI-Technologie dazu beitragen können, sie anzugehen. Wenn Sie nach einer einfachen Möglichkeit suchen, Ihre WLAN-Abdeckung zu verbessern, ist ein Mesh-Netzwerk wie das von NETGEAR möglicherweise eine kostengünstigere Lösung, die maschinelles Lernen zur Verbesserung der Konnektivität nutzt.

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• Quelle: https://www.smartdatacollective.com/machine-learning-improves-mesh-networks-fights-dead-zones/