Científicos de la Universidad Estatal de Moscú han desarrollado una forma innovadora de gestionar el tráfico de la red, que permite optimizar la carga de los canales en tiempo real y minimizar las demoras en la transmisión de datos: el método MAROH (Multi-Agent Routing using Hashing). La nueva tecnología ya se ha presentado en la conferencia internacional "Matemáticas en la constelación de ciencias".
El método desarrollado utiliza inteligencia artificial (IA) para distribuir automáticamente la carga entre los canales. Se basa en el aprendizaje multiagente con refuerzo, un sistema en el que cada elemento de la red toma de forma independiente decisiones sobre el enrutamiento de los datos, intercambiando información con sus vecinos. Es similar a cómo los conductores en hora punta eligen las carreteras menos congestionadas, solo que esto ocurre automáticamente y millones de veces más rápido.
El método MAROH (Multi-Agent Routing using Hashing) muestra un rendimiento de 1,5 a 2 veces mejor en comparación con las soluciones clásicas ECMP y UCMP, lo que garantiza la estabilidad del funcionamiento incluso con la máxima carga. El principio de funcionamiento es sencillo: a cada puerto de salida del enrutador se le asigna un peso especial, que se ajusta automáticamente en función de la carga actual.
Nuestro método demuestra que el aprendizaje multiagente puede resolver eficazmente los problemas de equilibrio del tráfico en redes complejas. Esto es especialmente importante para los sistemas informáticos modernos, donde cada milisegundo de demora es crítico.
La tecnología está lista para su uso en centros de datos, servicios en la nube, redes corporativas y sistemas de proveedores de servicios de Internet. En el futuro, los desarrolladores planean mejorar el sistema mediante la introducción de redes gráficas con un mecanismo de atención, lo que lo hará aún más resistente a los cambios en la carga y la topología de la red.
La introducción de la tecnología permitirá aumentar la velocidad de las redes y reducir significativamente la carga en los equipos, lo que conducirá a un ahorro de energía y a una reducción de los costes de mantenimiento de la infraestructura.
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