El machine learning ayudará a que te conectaras más rápido al WiFi
por Redaccion

El machine learning ayudará a que te conectaras más rápido al WiFi

10-02-2017  |  Actualidad  |  0 comentarios

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Cuando estamos conectados a un WiFi solemos tener muy en cuenta la velocidad de la conexión y la cobertura de la misma, pero también influyen otros factores que te ayudarán a tener una buena experiencia de usuario, entre ellos está el tiempo que tardas en conectarse a las redes.

 

Por esa razón, un grupo de investigadores de la Universidad de Tsinghua realizaron un estudio en el que llegan a las conclusiones más sorprendentes de lo mucho que fallan los inicios de sesión, pero apuntan a una decisión más drástica, la cosa mejoraría mucho más si hiciéramos uso de un sistema de aprendizaje automático para que esto nos ayude a optimizar el proceso de selección del punto de acceso y la conexión.

Los responsables del estudio analizaron 400 millones de sesiones WiFi registradas gracias a la aplicación WiFi Manager para los dispositivos Android. En las conexiones se estudiaba el proceso de la conexión, que pasa por escanear las redes disponibles para luego hacer un intercambio de los paquetes con la red que se escogió.

Finalmente, es necesario que introduzcamos normalmente la contraseña para que se produzca el paso final, que es la asignación de una dirección IP que permitirá que nuestro dispositivo navegue por internet a través del punto de acceso.

Curiosamente el proceso de búsqueda y de conexión a las redes suele fallar mucho más de lo que creíamos, según el estudio que se realizó, un 45% de las veces ni siquiera nos llegamos a conectar, pero otro 15% de las conexiones tardan más de 5 segundos en completarse.

Los factores que influyen en esos tiempos y en el éxito de la conexión varían, pero están directamente relacionados a si la red es pública o privada e incluso, con la velocidad del procesador o el sistema operativo usando el dispositivo.

En las pruebas se llegó a comparar el Meizu M1 Note y el Meizu M2 Note con diferencias en el hardware se vio como la mayor frecuencia del modelo más moderno, hacía que la conexión fuera más rápida en el producto más potente.

Los costos de los tiempos de conexión de las redes públicas y privadas a lo largo de un día nos muestran cómo los percentiles 25, 75 y 90 mínimos son inferiores para redes privadas que para las públicas.

La cosa se pone aún más interesante para el sistema operativo: Con el Meizu Pro 5 y el Samsung G9280 usando el mismo SoC se descubrió que el sistema operativo del Meizu perjudicaba seriamente la fase del escaneo como la de la conexión.

Para resolver este problema el equipo de investigadores desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para la selección óptima del punto de acceso. Este algoritmo clasificará a los candidatos en lentos o rápidos recopilando las características del punto de acceso tal y como una fuente del entrenamiento del algoritmo.

 

Tras hacer unas pruebas con este algoritmo los resultados mostraron que comparando el algoritmo por defecto que selecciona el acceso únicamente por la fuerza de la señal, podemos reducir la tasa de fallos de conexión del 33% al 3,6%.




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    el 22-04-2018 - responder a este mensaje

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