不再有信息傳遞的交通藍調減少無線信道

無線物聯網(IoT)是一種設備網絡，其中每個設備都可以通過無線通信渠道直接將信息發送給另一個設備，而無需人工干預。隨著物聯網設備的數量每天都在增加，無線通道上的信息量也在增加。這導致網絡上的擁塞，由于干擾和信息傳遞失敗而導致信息丟失。正在進行解決該擁塞問題的研究，并且最廣泛接受和應用的解決方案是“多通道”技術。利用該技術，基于給定時間在特定信道中的業務量，信息傳輸被分布在各個并行信道之間。

但是，目前，最佳信息傳輸渠道是使用大多數現有物聯網設備無法支持的算法來選擇的，因為這些資源受限。即，它們具有低存儲容量和低處理能力，并且必須在長期保持運行的同時節電。

在最近發表于《應用科學》上的一項研究中，一組來自東京科學大學和日本慶應義University大學的科學家提出了一種基于拔河模型(這是一種基本模型)的機器學習算法的建議。，是慶應義University大學的金松菊教授較早提出的，用于解決諸如如何在各個渠道之間分配信息等問題，以選擇渠道。東京理科大學的首席科學家長谷川幸夫教授說：“我們意識到該算法可以應用于物聯網設備，因此我們決定實施并進行實驗。”

在他們的研究中，他們構建了一個系統，該系統中連接了多個IoT設備以形成一個網絡，每個設備只能選擇多個可用通道中的一個來傳輸信息。而且，每個設備都受到資源的限制。在實驗中，這些設備的任務是喚醒，傳輸一條信息，進入睡眠狀態，然后重復該循環一定次數。所提出的算法的作用是使設備每次都能選擇最佳信道，從而在最后，發生了最大可能的成功傳輸次數(即，當所有信息都到達其目的地時)。

該算法稱為強化學習，其執行的任務如下：每次一條信息通過一個通道傳輸時，它會根據信息是否完全準確地到達該通道來記錄通過該通道成功傳輸的可能性。目的地。每次后續傳輸都會更新此數據。