Математики и программисты одного из проектов по направлению Big Data работают над практической задачей, поставленной компанией–производителем оборудования мобильной связи. Старшеклассникам нужно оптимизировать ресурсы базовой станции – иначе говоря, сотовой вышки – с помощью методов машинного обучения.
Вышка сотовой связи, или базовая станция, в реальном времени обрабатывает множество запросов от пользователей. Кто-то хочет посмотреть видео, кто-то загружает документ, кто-то просто переходит на другой сайт. Все эти действия занимают определенное количество времени. Но ресурс вышки ограничен. Если сеансы передачи данных не контролировать, оборудование будет постоянно испытывать перегрузки и может в конце концов выйти из строя. Кроме того, важно динамически составлять расписание, по которому пользователи смогут получить желаемое в кратчайшие сроки.
Чтобы правильно распределить нагрузку на сеть и аппаратуру, а также не заставлять клиентов ждать загрузки файлов слишком долго, участники проекта «Оптимизация ресурсов базовой станции методами машинного обучения» создают алгоритм, способный оптимально распределять время между клиентами на вышке. Делать это он может, ранжируя запросы пользователей, исходя из того, сколько данных те уже скачали, какова текущая пропускная способность канала связи и ряда других параметров.
.jpg)
«Мы пишем программу, которая будет установлена на базовые станции мобильного оператора. Основная задача нашего алгоритма – принимать запросы от клиентов – мобильных телефонов, планшетов, модемов – и оптимально распределять между ними ресурсы вышки, то есть определять, в каком порядке обслуживать уже имеющихся клиентов, учитывая, что со временем будут появляться новые пользователи», – рассказывает участник проекта Дмитрий Пасечнюк, программист из Калининграда.
Разрабатываемая программа должна определять, сколько времени уйдет на то, чтобы выполнить запрос каждого пользователя. Для этого ей нужен какой-либо критерий, который поможет расставить приоритеты.
«Распределять время между пользователями нужно максимально справедливо, чтобы никто из клиентов не был, так сказать, обижен, – добавляет Дмитрий. – Что такое справедливость – один из важнейших вопросов, которые мы решаем в рамках проекта».
Один из критериев справедливости, который придумали школьники, – сделать так, чтобы большие файлы – например, фильмы – скачивались чуть-чуть быстрее, а маленькие, такие как сайты, загружались медленнее. Однако важно, чтобы пользователь, человек, не ощущал разницы между новым алгоритмом и тем, что используется для ранжирования запросов сейчас.
Другой подход позволяет определить для каждого клиента, насколько тому важно получить информацию здесь и сейчас. В зависимости от этого можно менять очередность запросов.
Ребята уже разработали формальный критерий справедливости и отталкиваются от него.
«Мы сильно продвинулись в этом вопросе. Буквально в первые два-три дня мы изобрели две достаточно свежие идеи, о которых, по словам нашего руководителя, производитель оборудования для мобильной связи еще не думал. Мы даже вывели их критерий важности информации, пользуясь своими соображениями. Правда, это коммерческая тайна, поэтому подробно рассказать о нем не могу», – говорит Дмитрий.
Общий принцип построения алгоритма базируется на нескольких аспектах, которые базовая станция знает о клиенте. Во-первых, это пропускная способность канала между вышкой и мобильным устройством – то, как быстро информация дойдет до пользователя, если ее отправить. Во-вторых, стабильность интернет соединения. В-третьих, трафик данных – сколько информации клиент уже получил. В-четвертых, программа знает текущее время и время отправки запроса от клиента.
Ключевым неизвестным было то, сколько информации пользователь в действительности хочет получить. Например, размер файла, который нужно скачать. Хотя ребята говорят, что уже вывели формулу, оценивающую эту величину.
Сейчас в проекте сформировалось два направления. Первое касается создания программы для тестирования подходов к решению задачи: нужно генерировать клиентов, распределять между ними время согласно какому-либо критерию справедливости, а затем оценивать, насколько такой алгоритм эффективен. Второе направление – это непосредственно изобретение критерия справедливости.
.jpg)
По словам руководителя проекта Александра Гасникова, доктора физико-математических наук, доцента МФТИ и ИППИ РАН, компания, которая поставила такую задачу заинтересована в результате и планируют пригласить команду в свой офис для презентации итогов работы. Если программа окажется эффективнее существующего алгоритма с точки зрения критерия справедливости, то речь уже пойдет о ее внедрении.
В прошлом году проект, который вел Александр Гасников в «Сириусе», был посвящен алгоритму ранжирования страниц в интернете PageRank, принесшему поисковой системе Google всемирную известность. Проект школьников продолжился написанием статьи, которую приняли к печати в Сибирском журнале вычислительной математики (индексируется в международных базах данных Web of Science и Scopus).
Материал подготовила Тамара Беседина (Университет ИТМО)
