論文解説 AIによるネットワークの負荷予測

要約

タイトル: AI/ML-based Load Prediction in IEEE 802.11 Enterprise Networks

著者: Francesc Wilhelmi, Dariush Salami, Gianluca Fontanesi, Lorenzo Galati-Giordano, Mika Kasslin

論文のURL: https://arxiv.org/abs/2310.07467

この論文の解説です。

論文発表日: 11 Oct 2023

専門外の人でも分かるような説明

この研究は、企業向けのWi-Fiネットワークでの負荷予測において、人工知能（AI）および機械学習（ML）の利用可能性について調査しています。Wi-Fiの体験を向上させるためのデータ駆動型の解決策として、AI/MLに基づくトラフィックや負荷の予測が注目されています。この研究では、実際の企業向けWi-FiネットワークでAI/MLに基づく負荷予測を採用する適切性と実現可能性を検討しています。

要約

企業向けのWi-Fiネットワークは、高度に発展した管理と運用の能力のおかげで、AIとMLから大きな利益を得ることができます。同時に、AI/MLに基づくトラフィックや負荷の予測は、自動運用の実現や予測されたネットワーク利用をもとにしたトラブルシューティングの強化を通じて、Wi-Fiの体験を向上させるための魅力的なデータ駆動型の解決策の一つです。本論文では、実際の企業向けWi-FiネットワークでAI/MLに基づく負荷予測を採用する適切性と実現可能性を調査しています。結果として、ハードウェア制約のあるAI/MLモデルは、平均エラーが20%未満、85パーセンタイルのエラーが3%でネットワークの負荷を予測することができ、これはWi-Fiネットワークの最適化を積極的に推進するための適切な入力となります。