Uno de los pilares de Galgus Connect es garantizar que la calidad de la conectividad Wi-Fi esté siempre a la altura de las expectativas de usuarios y operadores. Para lograrlo, estamos desarrollando técnicas avanzadas de detección de anomalías basadas en Machine Learning y análisis predictivo.
¿Por qué es clave detectar anomalías en la red?
Las redes Wi-Fi operan en un espectro sin licencia, lo que las hace vulnerables a múltiples factores que pueden afectar su rendimiento:
- Interferencias con otras redes y dispositivos.
- Fallos físicos o lógicos en los puntos de acceso o en la configuración de la red.
- Ataques de seguridad, como intentos de suplantación de identidad de los puntos de acceso.
- Errores humanos en la configuración de los parámetros de la red.
Detectar estas anomalías en tiempo real no solo permite resolver problemas antes de que afecten a los usuarios, sino que también ayuda a prevenir futuras incidencias mediante el aprendizaje automático.
Nuestro enfoque: Machine Learning aplicado a redes Wi-Fi
El equipo de I+D de Galgus ha estado evaluando y prototipando diferentes técnicas de aprendizaje automático para la detección de anomalías en redes Wi-Fi. Entre los enfoques más prometedores destacan:
- Modelos de series temporales: predicción de degradaciones en el rendimiento de la red.
- Redes neuronales: identificación de patrones anómalos en el tráfico de red.
- Árboles de decisión: detección de cambios inesperados en la conectividad.
- Random Forest: identificación de eventos inusuales sin necesidad de supervisión.
Los primeros resultados en nuestros entornos de simulación han sido altamente prometedores: las técnicas desarrolladas han demostrado una gran capacidad para detectar problemas de red en entornos monitorizados.
Lo que viene a continuación
Actualmente, estamos refinando los algoritmos y preparándonos para integrar estas capacidades en el Cloud Manager de Galgus Connect. Nuestro objetivo es que el sistema sea capaz de:
- Detectar fallos en tiempo real y alertar automáticamente a los administradores de red.
- Sugerir soluciones basadas en patrones históricos.
- Predecir problemas antes de que ocurran, permitiendo intervenciones preventivas.
Gracias a la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático, en Galgus Connect estamos dando un paso más hacia una conectividad más inteligente, segura y eficiente.
