Появившись сравнительно недавно [явная опечатка PCNews, нейронные сети изобретены более 60 лет назад – прим. Р. Новикова], нейронные сети стали необычайно популярной игрушкой теоретиков благодаря тому, что способны решать задачи, перед которыми бессильны традиционные подходы. Задача, к которой потре
овалось привлечь нейронные сети, на этот раз оказалась из области оптимизации пересылки пакетов данных в беспроводных сетях.
Компания SmartPackets разработала алгоритм Smart WiFi, оптимизирующий пересылку пакетов данных в беспроводных сетях таким образом, чтобы минимизировать простои и обеспечить оптимальное качество при передаче, к примеру, цифрового видео. Для решения этой задачи требуется учитывать, что количество пересылаемой информации в единицу времени сильно меняется и это требует изменения длины пакета. Поэтому был предложен алгоритм, предсказывающий на основании данных о текущей загрузке сети, какие длины пакетов можно использовать в ближайшем будущем. С этой задачей, как оказалось, лучше всего справляются нейронные сети.
В результате, по данным компании, возможно достижение 100% увеличение пропускной способности для выбранного приложения. Алгоритм доступен в виде кода (примерно 19 Кб), написанного на языке Си, и может быть интегрирован в адаптеры и точки доступа 802.11b.
По словам создателей алгоритма, основное преимущество нейронных сетей в том, что они являются нелинейными и позволяют довольно точно (с точностью порядка 2%), а главное, быстро, определять оптимальный размер пакета. Что касается прогнозирования, то утверждается, что точность предсказаний оптимального размера пакета нейронными сетями лучше предсказаний на основе традиционных алгоритмов в 2400 раз!
Кстати говоря, для оптимизации выделения каналов в сетях сотовой связи используется похожий нелинейный метод в системах с обратной связью ESN (Echo State Networks), предложенных немецким разработчиком Гербертом Джэгером.