Компоненты искусственного интеллекта в беспроводной сетевой стратегии

Искусственный интеллект – это последний крик моды в наши дни. Существует всеобщее мнение, что ИИ – это революционная технология, способная повлиять практически на каждый аспект жизни человека: от услуг транспортировки и медицинского обслуживания до финансовой сферы. Исследовательская и консалтинговая компания Gartner прогнозирует, что к 2020 году искусственный интеллект будет распространяться почти на каждый программный продукт и услуги в области программного обеспечения, а также создаст более 2,3 миллиона рабочих мест. [1]

Беспроводная сеть – это сфера, в которой искусственный интеллект уже демонстрирует свою значимость. Использование машинного обучения может преобразовывать беспроводные локальные сети (WLAN) в нейронные, что упрощает операции, ускоряет устранение неполадок и обеспечивает беспрецедентное дополнение к опыту пользователя.

Однако человечество находится лишь на пороге знаний об истинном потенциале искусственного интеллекта в беспроводных сетях. В течение многих лет ИИ изучается в исследовательских лабораториях и университетах, но только недавно технология нашла свое место в практических применениях.

Существует весомая причина, по которой IT-директора внедряют искусственный интеллект в свои беспроводные стратегии. Дело в том, что беспроводные сетевые технологии находятся на стадии больших перемен, где традиционный способ развёртывания, эксплуатации и управления Wi-Fi сетями более неэффективен. Кроме того, три основных преобразования, происходящих в сфере беспроводных сетей, делают ИИ совершенно незаменимым.

Во-первых, Wi-Fi всё чаще выступает в роли основного средства доступа в Интернет. Технология становится на редкость важной для бизнеса, поэтому должна быть более предсказуемой, надёжной и поддающейся измерению. В то же время не так просто устранять неполадки в беспроводной сети, учитывая множество типов мобильных устройств, приложений и операционных систем в сочетании с огромным количеством мобильных пользователей и беспроводных устройств. Следовательно, этот переход требует лучшего понимания навыков мобильных пользователей и создаёт потребность в новых автоматизированных инструментах управления.

Во-вторых, мобильные пользователи привыкли к персонализированным беспроводным услугам, которые опираются на контекстуальную информацию в виде местоположения. И компании рассматривают местоположение, как наилучший способ повысить ценность бизнес-операций за счёт улучшения взаимодействия с клиентами и нового взгляда на поведение пользователей мобильных устройств.

В-третьих, предприятия переносят информационно-техническую поддержку продаж, кадровую службу и финансы в управляемые облачные сервисы. Это повышает эффективность и позволяет внутренним навыкам использования информационных технологий лучше согласовываться с основным направлением деятельности. Однако беспроводные сети адаптируются к этому переходу гораздо медленнее. Более 90% рынка WLAN всё ещё поставляются через локальные контроллеры. Перемещение беспроводной сети в облако даёт IT-директорам более масштабируемую и устойчивую инфраструктуру с лучшей эксплуатационной простотой и обеспечивает практическое понимание петабайт данных, проходящих через беспроводные сети.

Без наличия правильной беспроводной ИИ-стратегии информационные технологии просто не могут идти в ногу со строгими требованиями пользователей беспроводных сетей. Каждая стратегия должна иметь в составе 6 основных технологических элементов.

• 1.    Возможность собирать данные

• 2.    Контекстные услуги

• 3.    Проектирование предметно-ориентированных данных

• 4.    Инструментарий науки о данных

• 5.    Обнаружение отклонений в системе безопасности

• 6.    Виртуальный беспроводной помощник

Любое конструктивное решение, созданное искусственным интеллектом, начинается с огромного числа качественных данных. ИИ постоянно наращивает свой потенциал благодаря постепенному сбору и анализу данных. Чем разнообразнее собранная информация, тем умнее он становится. Таким образом, очень важно иметь возможность собирать данные в Wi-Fi с любого устройства в режиме реального времени, а затем отправлять информацию в облако, где алгоритмы ИИ могут мгновенно её анализировать.

Предприятия, использующие мобильные приложения в своей беспроводной стратегии, переносят данные с мобильного устройства в службу определения местоположения, тем самым активируя функцию контекстных услуг. Так они пытаются объединять глобальные метаданные своих клиентов. За этим стоит не только сбор данных, дающих представление об особенностях в поведении клиента и его местоположении, но и возможность понять и проанализировать все типы устройств, операционных систем, приложений и т. д. Это ключ к основам и мониторингу тенденций.

Создавая систему, способную оказывать помощь в постановке верного диагноза или облегчать работу IT-администратора при диагностике проблем с беспроводной сетью, ИИ необходимо оперировать маркированными данными, основанными на знаниях, связанных с конкретной предметной областью. При этом задача разбивается на небольшие сегменты, которые исполняют обучающую роль для моделей искусственного интеллекта.

Теперь, когда задача разделена на предметно-ориентированные фрагменты метаданных, эти метаданные готовы к внедрению. Для анализа и разумного понимания данных необходимо использование различных методов, таких как контролируемое/неконтролируемое машинное обучение и нейронные сети.

Отслеживая необычную активность на каждом сетевом уровне, ИИ-платформа способна безошибочно определять не только уже существующие угрозы, но и атаки нулевого дня. Более того, технология определения местоположения может содействовать точному обнаружению побочных вредоносных устройств и обеспечивать доступ к ресурсам на основе местоположения.

Большинство людей сталкиваются с фильтрацией, когда выбирают фильм на Netflix или покупают что-то на Amazon, получая при этом сопутствующие рекомендации. Помимо рекомендаций,  совместная фильтрация помогает разобраться в объёмных наборах данных и правильно истолковывать ИИ решение.

В беспроводной сети эта методология используется для того, чтобы превратить весь сбор и анализ данных в осмысленное понимание или действие. Это похоже на виртуального беспроводного эксперта, который помогает решать сложные проблемы и сочетает в себе качественные данные, специальные знания в предметной области и синтаксис (метрики, классификаторы, корневые причины, корреляции и ранжирование Искусственный интеллект – это технология способная изучить все нюансы беспроводной сети и ответить на любые вопросы.