¿Cómo se usa la IA en las redes?

La inteligencia artificial rediseñará las redes y ayudará a administrarlas y protegerlas.

Imagine una red universal que puede tomar decisiones por usted en función de su ubicación y actividad, enrutando sin problemas a la mejor red posible para manejar la tarea que está llevando a cabo sin interrumpir su experiencia. Estamos hablando de redes siempre conectadas que se comunican entre sí. Ya no tendremos que pensar si estamos utilizando WiFi, una red móvil, Bluetooth o una de las muchas tecnologías de red IoT. Simplemente funcionará. En última instancia, no necesitaremos un teléfono móvil, un dispositivo portátil o cualquier otro dispositivo para acceder a este universo de conectividad; nuestras innumerables aplicaciones se convertirán en un ecosistema virtual e interconectado a medida que interactuemos con ellas o incluso las pongamos en nuestros cuerpos.

Hay un avance importante que hace que todo esto sea posible: la inteligencia artificial. AI será el facilitador de conversaciones en tiempo real entre redes, asegurando que todas las interacciones reciban la mejor calidad de servicio posible de las conexiones disponibles para ellos. Además, estas redes existirán en todas las industrias y fronteras.

Si bien el aprendizaje automático habilitado por IA creará un nuevo enfoque para el diseño, el elemento humano no desaparecerá. La IA puede mostrarnos nuevas formas de diseñar redes más rápidas y más rentables que sean más rápidas, pero la construcción real de la red aún debe ser realizada por humanos. La combinación del intelecto humano y la creatividad con el poder informático masivo de la IA creará una situación en la que se pueden crear nuevas técnicas de diseño y gestión que los humanos no podrían construir por sí mismos, pero los algoritmos inteligentes de mejora automática se aprovecharán con el tiempo. Por lo tanto, no solo aumentará el número de personas y empresas que pueden construir e innovar con redes, sino que las redes que están diseñadas y desarrolladas serán capaces de mucho más que sus predecesoras.

Más allá de simplemente diseñar la red, AI ayudará a administrarla, mantenerla y protegerla. En este momento, las redes son monitoreadas por algoritmos que buscan acumulaciones anómalas de tráfico y actividad que pueden ser el resultado de actividades maliciosas como ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) e intentos de piratería. A medida que la IA que impulsa estos algoritmos se vuelve más inteligente, encontrará métodos más rápidos e infalibles para anticipar amenazas y limpiar la red. AI podrá predecir mejor el tráfico a medida que recopila y analiza datos en tiempo real, de modo que los administradores de red estén mejor preparados para grandes eventos como los Juegos Olímpicos, el Viernes Negro y el Día de San Valentín, que a menudo presionan a Internet.

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El uso de AI en redes es anterior a la mayoría de esta burbuja de interés actual de AI. En la década anterior, teníamos detección de anomalías y escribíamos sistemas de detección de intrusos. No eran IA formales (o no usaban nuestros algoritmos estándar de aprendizaje automático), sin embargo, solían aprender lo que era “habitual” y luego tratar de detectar anomalías.

A medida que avanzamos en inteligencia artificial y aprendizaje automático, varias áreas están abiertas a ser autónomas por sí mismas. La aplicación obvia son las redes de autocuración. Existían tales productos incluso antes, sin embargo, solo podían tomar medidas correctivas ante fallas específicas. El horizonte de tales productos se ha ampliado al ser el aprendizaje automático un lugar común: puede aprender nuevas fallas y sus mitigaciones mediante alguna capacitación.

Además de las acciones correctivas, el próximo gran caso de uso es la predicción. Utilizamos el aprendizaje automático para predecir la congestión de enlaces, la saturación del ancho de banda y enviar el resultado a nuestros algoritmos de enrutamiento con anticipación para que pueda comenzar a usar rutas alternativas justo a tiempo.

La IA también ayuda al dimensionamiento, que también era una ciencia imperfecta. Dada una cierta cantidad de usuarios y aplicaciones, las compañías tendrían que hacer una suposición educada sobre el aprovisionamiento de la infraestructura, y optimizar todas las capas habría sido una tarea imposible. Sin embargo, cuando alimentamos nuestra experiencia pasada a la IA que aprende, modela y puede dar una respuesta más precisa en la lista de equipos que se necesitan de manera óptima para admitir una nueva implementación.

¿Redes de computadoras? No lo es

Es demasiado lento para ser útil en el procesamiento de paquetes; incluso la mayoría de las formas de QoS se consideran demasiado lentas para ser útiles en el campo.

No podría usarlo para el enrutamiento, ya que sería inestable y lento.

Hay un puñado de topologías de red y la mayoría de las personas usan star / hub-and-speak.

Si necesitara una computadora para ayudar a elegir una tecnología, usaría una consola de sistema experta, no AI. Y la mayoría de las personas con el estándar para cualquier tipo de situación.