Chúng ta đã nói về tác động của máy học đối với việc phát triển trang web và ứng dụng. Tuy nhiên, công nghệ máy học cũng có thể giúp giải quyết các vấn đề về Internet ở cấp độ chi tiết hơn.

Ngày càng có nhiều người phàn nàn về vùng chết WiFI. May mắn thay, công nghệ học máy cho thấy một số hứa hẹn trong việc giải quyết chúng. Một trong những lợi ích của máy học là nó có thể giúp cải thiện mạng lưới, điều này có thể giảm thiểu nguy cơ xảy ra sự cố kết nối Internet.

Học máy có thể giúp tạo ra các mạng lưới tốt hơn để giải quyết các vấn đề về vùng chết

Điều kiện đại dịch đã buộc nhiều người phải làm việc và học tập tại nhà, khiến chúng ta phải tranh giành để thiết lập không gian làm việc của mình. Với 22% lực lượng lao động Mỹ dự kiến ​​sẽ hoạt động từ xa vào năm 2025, thật tội phạm nếu không có WiFi ổn định và đáng tin cậy ở mọi ngóc ngách trong nhà vào thời điểm hiện tại.

Khi tất cả các thành viên trong gia đình được kết nối với cùng một mạng và tất cả các thiết bị của họ chia sẻ cùng một băng thông, thật khó để có được kết nối tốt trong mọi phòng. Thật không may, tất cả chúng ta đều biết quá rõ cảm giác như thế nào khi bạn bước vào một căn phòng khác chỉ vì tín hiệu WiFi của máy tính xách tay hoặc điện thoại của bạn bị mất hoàn toàn.

Vùng chết WiFi đã và đang là nỗi bức xúc của nhiều hộ gia đình. Do đó, thật đáng khích lệ khi thấy ngày càng có nhiều quản trị viên mạng giải quyết những vấn đề này bằng máy học, giúp tạo ra các mạng lưới tốt hơn..

Để đánh giá cao lợi ích của việc sử dụng máy học để giải quyết những vấn đề này, trước tiên cần đánh giá cao các vấn đề do vùng chết gây ra và cách chúng xuất hiện ngay từ đầu. Vùng chết thường biểu hiện ở những khu vực trong nhà cách xa bộ định tuyến hoặc khi có sự can thiệp từ các mạng WiFi khác. Các đồ vật kim loại lớn như tủ hồ sơ, lò vi sóng và các thiết bị khác cũng có thể là một nguyên nhân.

Một số giải pháp phổ biến bao gồm định vị lại bộ định tuyến hoặc cài đặt bộ mở rộng phạm vi hoặc bộ tăng cường tín hiệu – nhưng quá trình cấu hình và quản lý cáp có thể gây rắc rối. Đôi khi, thay thế bộ định tuyến là tốt nhất.

Đó là lúc mạng lưới xuất hiện. Mạng lưới là một hệ thống gồm các bộ định tuyến và thiết bị được kết nối với nhau để tạo ra một kết nối không dây duy nhất cho phép truyền dữ liệu không bị gián đoạn tới bất kỳ thiết bị nào trên mạng. Các mạng này thậm chí có thể hiệu quả hơn khi chúng được tối ưu hóa bằng máy học.

Mạng lưới là gì và máy học có thể hỗ trợ cải thiện chúng như thế nào?

Hãy nghĩ về một mạng lưới như các tĩnh mạch và động mạch của ngôi nhà của bạn. Có một bộ định tuyến chính, được kết nối với modem internet và phát tín hiệu khắp nhà. Các bộ định tuyến hoặc nút bổ sung được đặt ở các vị trí chiến lược quanh nhà để đảm bảo mọi ngóc ngách đều có thể truy cập tín hiệu WiFi mạnh.

Các hệ thống WiFi dạng lưới cung cấp một số lợi thế so với các phương pháp tăng cường tín hiệu internet truyền thống của bạn. Đối với người mới bắt đầu, chúng thường đi kèm với một hoặc hai bộ mở rộng phạm vi, vì vậy bạn không phải lo lắng về việc mua thêm phần cứng.

Chúng cũng cho phép chuyển vùng liền mạch trong nhà hoặc không gian văn phòng của bạn – miễn là bạn vẫn kết nối với cùng một tên mạng (SSID), bạn sẽ không gặp phải bất kỳ sự cố rớt mạng hoặc lag nào khi di chuyển từ phòng này sang phòng khác.

Cuối cùng, mạng lưới có khả năng mở rộng đáng kinh ngạc. Nếu nhà hoặc văn phòng của bạn mở rộng theo thời gian, bạn luôn có thể thêm nhiều nút hơn để đảm bảo mọi người đều có thể truy cập tín hiệu WiFi mạnh.

Dù hữu ích như mạng lưới, chúng thậm chí còn hiệu quả hơn khi được tối ưu hóa bằng máy học. Samurdhi Karunaratne và Haris Gacanin là một vài nhà nghiên cứu người Bỉ đã đã viết một bài báo về chủ đề, được xuất bản bởi ARXIV của Đại học Cornel. Họ báo cáo rằng những lợi thế lớn nhất của việc sử dụng máy học để quản lý mạng lưới là Q-learning, học tự động, định tuyến và mạng thần kinh nhân tạo.

Trong tất cả các ứng dụng này, học máy cho phép mạng được quản lý tốt hơn với cơ chế dựa trên quy tắc bằng cách sử dụng các số liệu hoặc thông số vật lý nhất định. Họ có thể hiểu rõ hơn về các ràng buộc khác nhau, giúp làm cho mạng hiệu quả hơn. Họ cũng có thể sử dụng perceptron, là các thuật toán học có giám sát để phân loại nhị phân nhằm theo dõi và ngăn chặn lũ lụt tuyến đường độc hại.

Một số mạng lưới tốt nhất sử dụng máy học để giải quyết các vùng chết là gì?

Đi theo NETGEAR Orbi RBK862S. Bộ công cụ ban đầu của nó bao gồm một bộ định tuyến và một vệ tinh, với phạm vi bao phủ tổng thể là 5,400 feet vuông và tốc độ không dây tối đa lên tới 6 Gbps. Bạn cũng có thể thêm các vệ tinh bổ sung để mở rộng vùng phủ sóng. Công nghệ lưới ba băng tần của sản phẩm được ca ngợi rộng rãi là một trong những công nghệ nhanh nhất và rộng nhất, vì vậy, mỗi khi bạn thêm một vệ tinh, vùng phủ sóng sẽ mở rộng thêm 2,700 bộ vuông.

Nhìn chung, mạng lưới là một cách hiệu quả và đáng tin cậy để loại bỏ các vùng chết khỏi không gian nhà hoặc văn phòng của bạn. Chúng cung cấp kết nối liền mạch và an toàn trong toàn bộ ngôi nhà, vì vậy bạn có thể làm việc hoặc học tập mà không bị gián đoạn.

Học máy giúp cải thiện mạng lưới để xử lý các vùng chết

Ngày càng có nhiều người bày tỏ lo ngại về sự gia tăng của các vùng chết khi họ làm việc tại nhà thường xuyên hơn. Tin tốt là những tiến bộ trong công nghệ AI có thể giúp giải quyết chúng. Nếu bạn đang tìm kiếm một cách dễ dàng để cải thiện phạm vi phủ sóng Wi-Fi của mình, thì mạng dạng lưới như NETGEAR'S có thể là giải pháp tiết kiệm chi phí hơn sử dụng máy học để cải thiện kết nối.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.smartdatacollective.com/machine-learning-improves-mesh-networks-fights-dead-zones/