Schneller Datentransfer 11.04.2024, 07:00 Uhr

So kann KI die Internet-Geschwindigkeit erhöhen

Nutzerinnen und Nutzer stellen unterschiedliche Anforderungen an das Internet und die Geschwindigkeit: Die einen wünschen sich konstante Datenraten, andere eine geringe Verzögerung. Forschenden ist es nun dank KI gelungen, diese Datenströme zu analysieren und die Geschwindigkeit zu beeinflussen.

Synonymbild für Datenverkehr im Internet

Forschenden der Universität Augsburg ist es gelungen, mithilfe von KI die Internet-Geschwindigkeit zu beeinflussen.

Foto: panthermedia.net/ ykx8989

Ohne eine gut funktionierende und stabile Internetverbindung geht heute nahezu nichts mehr. Das fängt im eigenen Zuhause an, geht weiter im Büro sowie in der produzierenden Industrie, der Medizin sowie zahlreichen weiteren Branchen und Berufen. Selbst der Wocheneinkauf ist ohne Internetverbindung kaum möglich: Zahlreiche Menschen nutzen Smartphone-Apps statt Einkaufszettel auf Papier, Kassensysteme in Supermärkten inklusive der Wareneinkauf laufen ebenfalls über Datenleitungen.

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Wie Expertinnen und Experten wissen, verstehen Nutzerinnen und Nutzer je nach Anwendungsfall den Begriff „gut funktionierende Internetverbindung“ durchaus auf unterschiedliche Art und Weise. Menschen, die zum Beispiel gern komplexe Spiele im Internet spielen, legen vor allem Wert darauf, Aktionen der Gegner möglichst ohne Verzögerung zu erleben, damit sie adäquat reagieren können. Filmfans achten vor allem darauf, dass der gestreamte Blockbuster ruckelfrei über den Fernseher flimmert. Während für die einen eine geringe Verzögerung relevant ist, wünschen sich die anderen eine konstante Datenrate und wieder andere wollen möglichst große Datenmengen fehlerfrei downloaden. Die Ansprüche unterscheiden sich also deutlich voneinander, doch das Internet soll all diese Dienste gleichermaßen zur Verfügung stellen.

Mit KI Datenpakete analysieren

„Viele Datenverbindungen erfolgen heute aber verschlüsselt“, erklärt Michael Seufert, Professor für Informatik und Lehrstuhlinhaber für Vernetzte Eingebettete Systeme und Kommunikationssysteme an der Universität Augsburg. „Das heißt, es lässt sich nicht einfach erkennen, ob ein Datenpaket zu einem Video, zu einer Website oder zu einem Download gehört. Das erschwert es, die Datenströme je nach Nutzung angepasst und gerecht zu verteilen.“ Genau damit beschäftigt sich die Emmy-Noether-Forschungsgruppe unter seiner Leitung.

Die Gruppe versucht mithilfe von KI-Algorithmen verschickte Datenpakete zu analysieren. Danach sollen bestimmte Gemeinsamkeiten dazu führen, sie gemäß der Anwendung zu kategorisieren. Und zuletzt wollen die Forschenden mit der KI zu einer Einschätzung gelangen, wie Nutzerin oder Nutzer die Qualität der Anwendung wahrnimmt. Für dieses Projekt hat die Gruppe 1,9 Millionen Euro Fördergelder von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) erhalten.

Datenströme zum KI-Training nutzen

Den Forschenden ist nun ein Durchbruch gelungen. „Wir haben eine Methode entwickelt, bei der ein Switch, der ein sehr hohes Aufkommen an Internet-Daten weiterleitet, zusätzlich in Echtzeit deren Qualität bewerten kann“, sagt Seufert. Er betont, dass es sich dabei um mehrere Terabit pro Sekunde handelt. Zum Vergleich: Das entspricht etwa 250.000 gleichzeitig laufende Videostreams. Gelungen ist dem Forscherteam der Durchbruch dank eines Verfahrens aus dem Bereich des maschinellen Lernens.

Damit das funktioniert, mussten die Forschenden die Algorithmen mit vielen Datenpaketen trainieren. Dieses Training dient auch dazu, dass Algorithmen in die Lage versetzt werden, verschiedene Arten von Daten zu erkennen. Das können sie auf Basis besonderer Charakteristiken. „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 der Informatiker. Die Forschenden zeichneten den Datenverkehr, den sie dabei erzeugten, auf und setzten ihn dann wiederum dafür ein, die KI-Algorithmen weiter zu trainieren.

Ziel erreicht dank KI: mehr Zufriedenheit

Im ersten Schritt ist es den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern gelungen, mehr Zufriedenheit bei Internetanwendungen zu erreichen. Die Forschenden selbst beschreiben dies als „Quality of Experience“, kurz QoE. Zurück zu den eingangs beschriebenen Beispielen: Ruckelt also beim Streaming der Blockbuster, empfinden Menschen das als störend. Dahingegen wird es eher toleriert, dass es auch mal etwas dauert, bis sich eine Website aufrufen lässt.

Das nächste Ziel der Arbeitsgruppe steht inzwischen auch schon fest. Sie möchte evaluieren, welche Arten von Verzögerungen für Anwenderinnen und Anwender eher tolerierbar sind. Es geht ihnen darum, zu differenzieren, wann die Zufriedenheit rund um die Internetverbindung anfängt zu leiden. Die Testreihe dazu hat die Gruppe auch schon entwickelt. Es sollen Versuchspersonen mitwirken, bei denen die Forschenden dann bestimmte Anwendungen gezielt in der Geschwindigkeit beeinflussen. Auf diese Art und Weise wollen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler herausfinden, wie sich die verschiedenen Anforderungen der Datenströme möglichst gut und fair erfüllen lassen. „Da die Datenmengen im Internet so stark wachsen, werden immer wieder Situationen auftauchen, in denen es zu Engpässen kommt“, erklärt Seufert. „Wir wollen mit unserer Forschung erreichen, diese Engpässe so geschickt zu managen, dass sie möglichst wenige Menschen stören.“

Ein Beitrag von:

  • Nina Draese

    Nina Draese hat unter anderem für die dpa gearbeitet, die Presseabteilung von BMW, für die Autozeitung und den MAV-Verlag. Sie ist selbstständige Journalistin und gehört zum Team von Content Qualitäten. Ihre Themen: Automobil, Energie, Klima, KI, Technik, Umwelt.

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