Wie künstliche Intelligenz das Internet-Erlebnis verbessern soll
Eine reibungslose Internet-Verbindung ist für viele Anwendungen entscheidend, allerdings längst nicht immer gegeben. Forschende wollen das nun mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ändern. Kann das gelingen?
Foto: panthermedia.net/Mike Espenhain
Ob bei 3D-Simulationen im Metaverse, beim Onlinegaming oder beim Video-Streaming: Nach wie vor werden Nutzende durch hakelige Anwendungen, stockende Videos oder langsame Downloads ausgebremst, was zu Frustration führt. Um das zu ändern, haben Forschende an der Universität Augsburg ein System entwickelt, das mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) Datenströme in Echtzeit bewerten und optimieren kann, um so die Zufriedenheit im Netz zu steigern. Denn eine gut funktionierende Internetverbindung ist für jeden unterschiedlich: Gamer wollen alle Aktionen im Spiel mit möglichst geringer Verzögerung mitbekommen, um schnell reagieren zu können. Beim Ansehen eines Films ist hingegen eine möglichst konstante Datenrate erforderlich. Und ein großer Download muss schnell und fehlerfrei gewährleistet sein. Daher ist es wichtig, dass Dienste im Netz unterschiedlich behandelt werden.
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Internet: Verschlüsselung behindert optimale Datenverteilung
Keine einfache Aufgabe: Ein Hauptproblem bei der effizienten Verteilung von Daten im Internet liegt darin, dass viele Verbindungen heute verschlüsselt sind. Dadurch ist es schwierig zu erkennen, welcher Datenstrom zu welcher Anwendung gehört und entsprechend priorisiert werden sollte. „Die Verschlüsselung erschwert es, die Datenströme je nach Nutzung angepasst und gerecht zu verteilen“, weiß auch Michael Seufert vom Lehrstuhl für Vernetzte Eingebettete Systeme und Kommunikationssysteme der Universität Augsburg.
Internet: künstliche Intelligenz zur Echtzeitbewertung von Datenpaketen
Um dieses Problem anzugehen, haben Seufert und sein Team einen neuen Ansatz entwickelt. Mithilfe von KI-Algorithmen werden die verschickten Datenpakete analysiert und anhand charakteristischer Merkmale identifiziert. Dabei wird nicht nur die Art der Anwendung erkannt, sondern es wird auch die aktuelle Qualität des Dienstes für den Nutzenden eingeschätzt.
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Die Forschenden haben eine Methode entwickelt, bei der ein Switch, der ein sehr hohes Aufkommen an Internetdaten weiterleitet, zusätzlich in Echtzeit deren Qualität bewerten kann. So lassen sich Datenraten von mehreren Terabit pro Sekunde verarbeiten, was beispielsweise für 250 000 gleichzeitige Videostreams relevant ist. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen werden die KI-Algorithmen trainiert, verschiedene Datenströme zu erkennen und zu bewerten. So sollen auf Dauer verschiedenen Arten von Daten anhand spezifischer Charakteristika erkannt werden. „Wir erzeugen dazu im Labor automatisiert verschiedene Datenströme – zum Beispiel, indem wir Smartphones per Mobilfunk ein Video aufrufen lassen, mit verschiedenen PCs per DSL oder Glasfaser eine Reihe von Downloads starten oder auch andere Dienste nutzen“, sagt Seufert. Der generierte Datenverkehr werde aufgezeichnet und für das Training der KI-Algorithmen genutzt.
Hoffnung auf weniger Engpässe im Internet
Ein zentraler Aspekt bei der Verbesserung der Internetnutzung ist die Quality of Experience (QoE) für die Nutzerinnen und Nutzer. „Ein ruckelnder Videostream mindert die QoE erheblich, während eine leicht verzögerte Webseite weniger störend ist“, erläutert Seufert. Daher sei es entscheidend, die verschiedenen Anforderungen der Datenströme zu verstehen und entsprechend zu optimieren. Aus diesem Grund sollen nun im Rahmen von Experimenten mit Versuchspersonen die tolerierbaren Verzögerungen für verschiedene Dienste ermittelt werden. „Da die Datenmengen im Internet so stark wachsen, werden immer wieder Situationen auftauchen, in denen es zu Engpässen kommt“, ist Seufert überzeugt. Er hofft, dass diese Engpässe dann so geschickt gemanagt werden können, dass sie möglichst wenige Nutzende als störend empfinden.
