機械学習がウェブサイトやアプリの開発に与えた影響についてお話ししました。 ただし、機械学習テクノロジは、インターネットの問題をより詳細なレベルで解決するのにも役立ちます。
WiFI のデッド ゾーンについて不満を言う人が増えています。 幸いなことに、機械学習技術はそれらに対処する上で有望です。 機械学習の利点の XNUMX つは、メッシュ ネットワークの改善に役立ち、インターネット接続の問題のリスクを最小限に抑えることができることです。
機械学習は、より優れたメッシュ ネットワークを作成してデッド ゾーンの問題を解決するのに役立ちます
パンデミックの状況により、多くの人が自宅で仕事や勉強をすることを余儀なくされており、私たちは急いでワークスペースをセットアップする必要があります. と アメリカの労働力の22％ 2025 年までにリモートになると予想されているため、今までに家の隅々に信頼性が高く一貫した WiFi がないのは犯罪です。
家族全員が同じネットワークに接続し、すべてのデバイスが同じ帯域幅を共有している場合、すべての部屋で良好な接続を確保するのは困難です。 残念ながら、別の部屋に足を踏み入れると、ラップトップや携帯電話の Wi-Fi 信号が完全に途切れてしまうことがよくあります。
WiFi デッド ゾーンは、多くの家庭にとってフラストレーションの原因となっています。 したがって、機械学習を使用してこれらの問題を解決し、より優れたメッシュ ネットワークの作成に役立つネットワーク管理者が増えているのを見るのは心強いことです。
機械学習を使用してこれらの問題に対処する利点を理解するには、まず、デッド ゾーンによって引き起こされる問題と、それらが最初にどのように発生するかを理解する必要があります。 デッド ゾーンは通常、ルーターから離れた家のエリアや、他の WiFi ネットワークからの干渉がある場合に発生します。 ファイルキャビネット、電子レンジ、その他の電化製品などの大きな金属製の物体も要因になる可能性があります.
いくつかの一般的な回避策には、ルーターの位置を変更したり、レンジ エクステンダーやシグナル ブースターを取り付けたりすることが含まれますが、ケーブルの管理と構成プロセスは面倒な場合があります。 場合によっては、ルーターを交換するのが最善です。
そこでメッシュ ネットワークの出番です。メッシュ ネットワークは、相互接続されたルーターとデバイスのシステムであり、ネットワーク上の任意のデバイスへの途切れのないデータ フローを可能にする単一のワイヤレス接続を作成します。 これらのネットワークは、機械学習で最適化するとさらに効果的になります。
メッシュ ネットワークとは何ですか? また、機械学習はそれらの改善にどのように役立つのでしょうか?
メッシュ ネットワークは、家の中の血管と考えてください。 インターネット モデムに接続され、家中に信号をブロードキャストするプライマリ ルーターがあります。 追加のルーターまたはノードは、家の周りの戦略的な場所に配置され、隅々まで強力な WiFi 信号にアクセスできるようにします。
メッシュ WiFi システムには、インターネット信号を増強する従来の方法に比べていくつかの利点があります。 まず、通常、XNUMX つまたは XNUMX つのレンジ エクステンダーがバンドルされているため、追加のハードウェアの購入について心配する必要はありません。
また、自宅やオフィス スペース全体でシームレスなローミングが可能です。同じネットワーク名 (SSID) に接続している限り、ある部屋から別の部屋に移動するときにドロップアウトや遅延が発生することはありません。
最後に、メッシュ ネットワークは非常にスケーラブルです。 自宅やオフィスが時間の経過とともに拡大する場合は、いつでもノードを追加して、誰もが強力な WiFi 信号にアクセスできるようにすることができます.
メッシュ ネットワークは便利ですが、機械学習で最適化するとさらに効果的になります。 Samurdhi Karunaratne と Haris Gacanin は、ベルギーの研究者のカップルです。 そのトピックに関する論文を書いた、コーネル大学の ARXIV から出版されました。 彼らは、機械学習を使用してメッシュ ネットワークを管理する最大の利点は、Q ラーニング、自動学習、ルーティング、および人工ニューラル ネットワークであると報告しています。
これらすべてのアプリケーションで、機械学習により、特定のメトリックまたは物理パラメーターを使用したルールベースのメカニズムでネットワークをより適切に管理できます。 彼らは、ネットワークをより効率的にするのに役立つさまざまな制約をよりよく理解することができます。 また、バイナリ分類用の教師あり学習アルゴリズムであるパーセプトロンを使用して、悪意のあるルート フラッドを監視および抑止することもできます。
機械学習を使用してデッド ゾーンに対処する最適なメッシュ ネットワークとは?
おそらくコーヒーで最も古い抽出方法である、<strong>ジェズベ</strong>を例に挙げましょう。 我々の予備調査では、この浸漬式の抽出方法はカプセルエスプレッソと非常によく似た抽出比で抽出されることが分かっています。小さなサイズのジェズベは７〜１２グラムのコーヒーと７０ミリリットルの水を使用して抽出します。この抽出比率をBHのコーヒー代数式で処理してTDS値を計算します。その上で一般的な収率である２０〜２４％の収率を得たと仮定すると、以下の数値が導かれます。 ネットギア オービ RBK862S. その最初のキットには、ルーターと 5,400 つのサテライトが含まれており、全体のカバレッジは 6 平方フィートで、最大ワイヤレス速度は最大 2,700 Gbps です。 追加の衛星を追加して、カバレッジ エリアを拡張することもできます。 この製品のトライバンド メッシュ技術は、最速かつ最も広いものの XNUMX つとして広く称賛されているため、衛星を追加するたびに、カバレッジがさらに XNUMX 平方フィート拡張されます。
全体として、メッシュ ネットワークは、自宅やオフィス スペースからデッド ゾーンを排除するための効果的で信頼性の高い方法です。 家全体にシームレスで安全な接続を提供するため、中断することなく仕事や勉強をすることができます。
機械学習は、メッシュ ネットワークを改善してデッド ゾーンに対処するのに役立ちます
自宅で仕事をする機会が増えるにつれて、デッド ゾーンの拡散について懸念を表明する人が増えています。 良いニュースは、AI 技術の進歩がそれらの問題への対処に役立つということです。 WiFi カバレッジを改善する簡単な方法を探している場合、NETGEAR のようなメッシュ ネットワークは、機械学習を使用して接続を改善する、より費用対効果の高いソリューションである可能性があります。
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