En un mundo hiperconectado, donde la demanda de conexiones rápidas, estables y seguras crece exponencialmente, las redes Wi-Fi se enfrentan a desafíos cada vez mayores.
La congestión de tráfico, las interferencias y la gestión ineficiente de recursos son sólo algunos de los obstáculos que afectan la experiencia de usuario. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están revolucionando la forma en que las redes inalámbricas gestionan estos retos.
Según la Wi-Fi Alliance, en el contexto de las redes Wi-Fi, la IA y el ML pueden desempeñar un papel vital en el análisis eficiente de grandes conjuntos de datos, la mejora de las experiencias de los usuarios y la optimización de la gestión de la red.
Muestra de su valor es el proyecto europeo WINDMILL (Wireless AI-Driven Network for Massive IoT in Licensed and Unlicensed Spectrum). Una iniciativa que busca integrar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en redes inalámbricas. Su principal objetivo es optimizar el acceso, la gestión de recursos y el rendimiento de estas redes, especialmente en entornos de alta demanda.
En este contexto, soluciones como la Cognitive Hotspot Technology (CHT) de Galgus demuestran cómo la IA puede transformar radicalmente el rendimiento de las redes Wi-Fi. Gracias a algoritmos patentados que operan en tiempo real, la tecnología de Galgus ofrece conexiones más rápidas, estables y seguras, adaptándose de forma inteligente a las condiciones del entorno sin necesidad de intervención humana.
En este artículo, exploraremos cómo la IA optimiza el rendimiento de las redes Wi-Fi, qué ventajas ofrece frente a sistemas tradicionales y cómo la tecnología de Galgus se posiciona como referente en este avance.
Cómo funcionan los algoritmos de IA de Galgus optimizar la performance de la red Wi-Fi
Los puntos de acceso que cuentan con la tecnología de Galgus CHT aseguran velocidad, estabilidad y seguridad de conexión, incluso en entornos con un alto número de conexiones simultáneas
Esto se debe a que el control de los recursos radio en las redes está distribuido entre todos los puntos de acceso, cooperando entre ellos para maximizar el rendimiento frente a cada situación.
Todo gracias a nuestros numerosos algoritmos patentados optimizan, en tiempo real y sin intervención humana, los recursos radio disponibles. De esta familia de algoritmos, destacamos:
- Proactive Load Balancing: permite balancear a los usuarios entre las radios disponibles, en tiempo real y antes de que se produzca la congestión. Para ello monitoriza métricas de bajo nivel como la ocupación de canal radio o los paquetes encolados.
- Smart Roaming: facilita la transición suave, sin cortes, cuando un usuario se mueve y entra en la zona de cobertura de un nuevo AP que puede darle mejor servicio que el anterior. Evita el conocido problema de “sticky client”.
- Automatic Channel and Bandwidth Assignment: utilizamos algoritmos genéticos (optimización evolutiva) para seleccionar, en función de la interferencia interna y externa, el mejor conjunto de canales y anchos de banda para toda la red, maximizando el rendimiento mientras que evitamos interferir entre APs cercanos.
- Automatic Power Control: minimiza dinámicamente, en tiempo real, la potencia radiada. Además de ahorrar energía, disminuye el dominio de colisión mejorando la experiencia de usuario para todos los dispositivos conectados.
- Traffic Control: establece límites superiores e inferiores de tráfico para evitar abusos de los recursos de la red por parte de algunos usuarios.
- Smart Multicast: transforma el tráfico multicast (generalmente, videostreaming a pantallas) en unicast, aumentando notablemente la calidad de servicio y disminuyendo los errores y retransmisiones.
- Pre-balancing: asigna de forma inteligente los nuevos usuarios que se asocian a las radios disponibles, evitando que algunos APs quedan infrautilizados mientras que otros están saturados.
Estos algoritmos de IA evitan la necesidad de una controladora centralizada, ¿qué ventajas tiene?
La ausencia de controladora centralizada tiene numerosas ventajas, evitando retrasos en las comunicaciones, punto único de fallos, problemas de escalabilidad y cuellos de botella. A todo ello se añade que se evita la dificultad de configurar y gestionar todas las controladoras.
Una controladora de recursos radio en la nube también sería un problema, pues no es nada eficiente que un único punto dé órdenes a un gran número de puntos de acceso.
Es importante remarcar que un sistema de controladora instanciada (donde un AP se instancia como maestro y el resto son esclavos) no es nada recomendable. Se convierte en un sistema de controladora centralizada de bajo rendimiento que no se puede escalar. En efecto, los bajos recursos de CPU y memoria hacen que los propios fabricantes no la recomienden para redes de más de 25 APs.
Al estar la inteligencia distribuida entre todos los APs, sin controladora centralizada, el escalado es trivial: simplemente desplegar los nuevos APs. Ellos se descubren automáticamente, miden el entorno y colaboran en tiempo real con el resto del equipo para maximizar el rendimiento para cada usuario.
Un sistema con controladora centralizada (o instanciada maestro-esclavo) tendría serias dificultades para hacer este escalado, convirtiendo a la controladora en una máquina saturada que hace de cuello de botella y punto crítico.
Qué resultados ofrece la IA de Galgus respecto a la experiencia de usuario
Es por ello por lo que podemos decir que la solución de Galgus va a perseguir alcanzar el máximo rendimiento posible con los recursos disponibles.
Por hacer una comparación, una red Wi-Fi sin una tecnología como CHT de Galgus dará rendimientos dispares en función de las condiciones de ese día:
- Un rendimiento nefasto cuando las condiciones sean malas.
- Un rendimiento mediocre cuando las condiciones sean normales.
- Un buen rendimiento cuando las condiciones sean ideales.
En cambio, en general una red Wi-Fi con la tecnología CHT de Galgus perseguirá dar un gran rendimiento en cualquier situación, tanto los días buenos como los malos. Los algoritmos están continuamente trabajando para mejorar la red sin necesidad de supervisión humana, adaptándose a las condiciones cambiantes del entorno.
La optimización del rendimiento de las redes Wi-Fi ya no es solamente una cuestión de infraestructura, sino de inteligencia. Gracias a la integración de algoritmos avanzados de IA, soluciones como la Cognitive Hotspot Technology (CHT) de Galgus garantizan conexiones estables, seguras y de alto rendimiento, incluso en entornos de alta demanda.
Si quieres llevar la conectividad de tu organización al siguiente nivel y ofrecer una experiencia de usuario inigualable, es el momento de apostar por la innovación.
Contacta con Galgus hoy mismo y descubre cómo podemos ayudarte a transformar tu red Wi-Fi.
