Российские ученые создали ИИ для предсказания сбоев в интернете

Специалисты из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали алгоритм, предсказывающий ухудшение качества интернет-соединения еще до того, как его ощутит пользователь. Согласно отчету вуза, эффективность прогнозирования достигает 92,7%, что дает возможность провайдерам оптимизировать работу сетей без проведения опросов абонентов.

Принцип работы технологии основан на анализе ключевых сетевых показателей в реальном времени. Система отслеживает уровень пинга, процент потери данных и динамику потребления трафика (как входящего, так и исходящего). Применяя методы машинного обучения, алгоритм вычисляет вероятность того, будет ли текущее состояние сети комфортным для пользователя.

В процессе обучения модель опиралась на массив данных, собранных в условиях сложной сетевой среды. Оборудование, на котором тестировалась система, одновременно задействовало несколько типов подключения: проводное, сотовое и спутниковое, постоянно переключаясь между ними. Мониторинг продолжался пять суток, что позволило охватить различные сценарии нагрузки — от ночного затишья до пиковых часов активности.

Исследование позволило выявить конкретные закономерности:

• Потеря пакетов до 0,3% остается практически незаметной для абонента.
• При достижении порога в 1,8% качество соединения начинает резко падать.
• Для комфортного использования критически важна стабильность времени задержки. Если показатель постоянно колеблется, пользователь будет ощущать дискомфорт, даже если средняя скорость остается высокой.

Разработчики из ПНИПУ подчеркивают, что предложенное решение легко интегрируется в уже существующую инфраструктуру операторов. Это позволяет компаниям решать технические сбои превентивно, не дожидаясь официальных жалоб и не тратя средства на покупку дополнительного дорогостоящего оборудования.