AI-enabled Wireless Networks - Exam

Aufgabe 1)

Betrachte die Entwicklung und die Definition von Künstlicher Intelligenz (KI), angefangen von den ersten theoretischen Arbeiten in den 1940er Jahren bis hin zu den Durchbrüchen im Deep Learning im 21. Jahrhundert. Du kannst Dich dabei auf die wesentlichen Meilensteine und technologischen Fortschritte konzentrieren.

a)

Erkläre die grundlegende Funktionsweise der Turing-Maschine und warum sie als Grundstein der Künstlichen Intelligenz gilt.

Lösung:

Die Turing-Maschine

Die Turing-Maschine wurde 1936 von dem britischen Mathematiker und Logiker Alan Turing eingeführt. Sie ist ein theoretisches Modell eines Rechners, das alle Schritte der Berechnung auf formal präzise Weise beschreibt.

• Grundlegende Komponenten der Turing-Maschine:
  • Band: Ein unendlich langes Band, das in Zellen unterteilt ist. Jede Zelle kann ein Symbol aus einem endlichen Alphabet enthalten. Das Band dient als Speicher für Eingaben, Ausgaben und Zwischenresultate.
  • Lesen/Schreiben-Kopf: Ein Kopf, der über das Band bewegt werden kann und in jeder Zelle ein Symbol lesen oder schreiben kann.
  • Zustandsregister: Ein Register, das den aktuellen Zustand der Turing-Maschine speichert. Es gibt eine endliche Anzahl von Zuständen.
  • Übergangstabelle: Eine Tabelle, die bestimmt, wie die Maschine auf Basis des aktuellen Zustands und des gelesenen Symbols reagiert. Sie spezifiziert, welches Symbol geschrieben werden soll, in welchen Zustand die Maschine übergeht und in welche Richtung der Kopf sich bewegen soll (links oder rechts).

Die Turing-Maschine arbeitet nach dem Prinzip der sequentiellen Verarbeitung. Sie liest das aktuell betrachtete Symbol auf dem Band, nutzt die Übergangstabelle, um eine Aktion auszuführen, und bewegt den Kopf entsprechend.

Turing-Maschine und Künstliche Intelligenz

• Universelle Berechenbarkeit: Die Turing-Maschine kann als universeller Berechner angesehen werden, weil sie jede berechenbare Funktion ausführen kann. Jede moderne Programmiersprache lässt sich theoretisch in einer Turing-Maschine simulieren, was zeigt, dass sie grundlegend für Konzepte der Computation und damit auch für KI ist.
• Theoretische Basis: Viele Konzepte der Künstlichen Intelligenz basieren auf algorithmischen Prozessen, die durch Turing-Maschinen modelliert werden können.
• Abstrakte Modellierung: Die Fähigkeit, komplexe Probleme in eine Reihe von einfachen, sequentiellen Schritten zu zerlegen und algorithmisch zu lösen, ist ein Grundkonzept der KI, das aus der Theorie der Turing-Maschine stammt.

b)

Diskutiere die symbolischen Ansätze der 1960er Jahre und vergleiche sie mit den wissensbasierten Systemen der 1980er Jahre. Nenne jeweils ein Beispiel aus beiden Epochen.

Lösung:

Symbolische Ansätze der 1960er Jahre

In den 1960er Jahren gab es bedeutende Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz, die stark von symbolischen Ansätzen geprägt waren. Diese Ansätze basierten auf der Idee, Wissen in Form von Symbolen und Regeln zu repräsentieren und durch logische Operationen zu verarbeiten. Es wurden formale Systeme entwickelt, die menschliches Denken und Problemlösen imitieren sollten.

• Logik und formale Systeme: Funktioniert auf der Basis formaler Logik, wie Prädikatenlogik und Regelbasierte Systeme.
• Problemraum und Suchmethoden: Anwendung von Algorithmen zur Suche in Problemräumen, um Lösungen zu finden.
• Beispiel: Ein berühmtes Beispiel für symbolische KI ist das General Problem Solver (GPS), entwickelt von Allen Newell und Herbert A. Simon. GPS sollte allgemeine Problemlösungsmethoden anwenden, um verschiedene Probleme zu lösen, indem es den Problemlösungsprozess als eine Suche im Problemraum modellierte.

Wissensbasierte Systeme der 1980er Jahre

In den 1980er Jahren verlagerten sich die Forschungsschwerpunkte hin zu wissensbasierten Systemen, auch bekannt als Expertensysteme. Diese Systeme waren darauf ausgelegt, spezifisches Wissen in engen Domänen zu nutzen, um menschliche Experten zu imitieren und Entscheidungen zu treffen.

• Regelbasierte Systeme: Basieren auf einer großen Anzahl von Wenn-Dann-Regeln, die Expertenwissen enkodieren.
• Wissensbasen: Enthalten umfassendes Fachwissen in Form von Fakten und Regeln, die von menschlichen Experten stammen.
• Beispiel: Ein bekanntes wissensbasiertes System ist MYCIN, ein Expertensystem zur Diagnose und Therapieunterstützung bei bakteriellen Infektionen. Es verwendete eine Wissensbasis von medizinischen Regeln und konnte aufgrund spezifischer Symptome und Tests Empfehlungen zur Behandlung geben.

Vergleich der Ansätze

• Repräsentation und Umfang des Wissens: Während symbolische Ansätze aus den 1960er Jahren allgemeiner Natur sind und sich auf formale, logische Repräsentationen stützen, fokussieren wissensbasierte Systeme der 1980er Jahre auf spezifisches Expertenwissen für enge Domänen mit umfangreichen Regelwerken.
• Anwendung und Nutzerfreundlichkeit: Symbolische Ansätze zielen auf generelle Problemlösungsfähigkeiten ohne spezielle Domänenkenntnisse, während wissensbasierte Systeme konkrete Anwendungen in spezifischen Bereichen bieten und direkt für praktische Problemstellungen genutzt werden können.
• Technologischer Fortschritt: Die Entwicklung von leistungsfähigeren Computern und verbesserten Techniken zur Wissensrepräsentation trug dazu bei, dass wissensbasierte Systeme erfolgreicher und praktikabler wurden als frühere symbolische Modelle.

c)

Beschreibe, wie die Entwicklungen in der Hardware und neuen Algorithmen in den 1990er Jahren zur Wiederbelebung der KI beigetragen haben. Gehe dabei auf mindestens zwei konkrete technologische Fortschritte ein.

Lösung:

Wiederbelebung der Künstlichen Intelligenz in den 1990er Jahren

In den 1990er Jahren erlebte die Künstliche Intelligenz eine Renaissance, die durch bedeutende Fortschritte in der Hardware und die Einführung neuer Algorithmen vorangetrieben wurde. Diese Entwicklungen ermöglichten es, zuvor theoriebasierte Konzepte praktisch umzusetzen und komplexe Problemstellungen zu bewältigen.

Technologische Fortschritte in der Hardware

• Erhöhte Rechenleistung: Die 1990er Jahre sahen eine deutliche Zunahme der Rechenleistung, insbesondere durch die Einführung von leistungsfähigen Mikroprozessoren und parallel arbeitenden Computersystemen. Dies ermöglichte die Durchführung von komplexeren Berechnungen und die Verarbeitung großer Datenmengen in kürzerer Zeit.
• Speichertechnologien: Verbesserte Speichertechnologien, einschließlich größerer und schnellerer RAM-Module sowie kostengünstiger Festplatten, erlaubten es, umfangreiche Datenbanken zu erstellen und große Mengen an Informationen effizient zu verarbeiten.

Neue Algorithmen und Methoden

• Neuronale Netze und Backpropagation: Die Entwicklung und Verfeinerung von neuronalen Netzwerken, insbesondere der Backpropagation-Algorithmus, erlebte in den 1990er Jahren einen Aufschwung. Backpropagation ermöglichte es, neuronale Netze effizient zu trainieren, was zu einer verbesserten Leistung von maschinellen Lernsystemen führte. Beispielsweise erzielten forscher bessere Ergebnisse in der Bild- und Spracherkennung.
• Bayessche Netze und probabilistische Modelle: Fortschritte in probabilistischen Methoden und Verfahren, wie Bayessche Netze, erweiterten die Möglichkeiten der KI, unsichere und komplexe Probleme zu bewegen. Diese Modelle ermöglichten die Integration von Unsicherheiten in die Entscheidungsprozesse und führten zu robusteren und flexibleren KI-Systemen.

Beispielhafte Anwendungen:

• Schachcomputer Deep Blue: Ein bekanntes Beispiel für die erfolgreiche Anwendung dieser technologischen Entwicklungen ist IBMs Schachcomputer Deep Blue, der 1997 den amtierenden Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte. Dies demonstrierte die Leistungsfähigkeit moderner Hardware und fortschrittlicher Suchalgorithmen.
• Spracherkennungssysteme: In den 1990er Jahren begannen Spracherkennungssysteme, wie Dragon NaturallySpeaking, erhebliche Fortschritte zu machen. Diese Systeme profitierten von neuen Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und leistungsfähiger Hardware, die Echtzeiterkennung und -verarbeitung ermöglichten.

Zusammenfassend führten Fortschritte in der Hardware und neuen Algorithmen in den 1990er Jahren zur Wiederbelebung der Künstlichen Intelligenz, indem sie die praktische Umsetzung komplexer Konzepte und deren Anwendung in realen Problemlösungsprozessen ermöglichten.

d)

Analysiere die Bedeutung von Big Data und Deep Learning in der modernen KI. Erkläre den Zusammenhang zwischen diesen Technologien und aktuellen Anwendungen der KI in der Praxis.

Lösung:

Bedeutung von Big Data und Deep Learning in der modernen Künstlichen Intelligenz

Die moderne Künstliche Intelligenz (KI) ist stark von den Entwicklungen in den Bereichen Big Data und Deep Learning geprägt. Diese beiden Technologien spielen eine zentrale Rolle bei der praktischen Anwendung und Weiterentwicklung von KI-Systemen.

Big Data:

• Definition: Big Data bezieht sich auf die enormen Datenmengen, die heutzutage aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Transaktionen und mehr generiert werden. Diese Daten sind oft vielfältig (strukturiert und unstrukturiert), schnelllebig und umfangreich.
• Einfluss auf KI: Big Data bietet eine reichhaltige Quelle an Informationen, die für das Training von KI-Modellen genutzt werden können. Durch die Analyse großer Datenmengen können Muster und Zusammenhänge erkannt werden, die ansonsten verborgen bleiben würden. Beispiele: In der Medizin hilft Big Data bei der Analyse von Patientendaten, um personalisierte Behandlungen zu entwickeln. In der Marketingbranche ermöglichen große Datenmengen eine präzise Zielgruppensegmentierung und personalisierte Werbung.

Deep Learning:

• Definition: Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Diese Netzwerke sind in der Lage, durch mehrere Schichten (Layer) tiefere Abstraktionen und Merkmale aus Daten zu lernen.
• Einfluss auf KI: Deep-Learning-Modelle haben in vielen Bereichen der KI bahnbrechende Fortschritte ermöglicht, insbesondere in der Bild- und Spracherkennung, im autonomen Fahren und in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Beispiele: Der Erfolg von Deep-Learning-Modellen zeigt sich in Technologien wie Sprachassistenten (z.B. Siri, Alexa), die natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren können, oder in autonomen Fahrzeugen, die ihre Umgebung durch komplexe Sensor- und Bilddaten analysieren.

Zusammenhang zwischen Big Data und Deep Learning

• Training von Modellen: Deep-Learning-Modelle benötigen große Mengen an Daten, um effektiv trainiert zu werden. Big Data liefert diese umfangreichen Datensätze, die es den Modellen ermöglichen, präzise und robuste Vorhersagen zu treffen.
• Verbesserung der Modellgenauigkeit: Durch die Verarbeitung großer Datenmengen können Deep-Learning-Modelle feiner abgestimmte Merkmale und Muster erkennen, was zu einer verbesserten Genauigkeit und Leistungsfähigkeit der Modelle führt.
• Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, hat zur Entwicklung skalierbarer Deep-Learning-Architekturen beigetragen, die in großen Rechenzentren und Cloud-Umgebungen betrieben werden können.

Aktuelle Anwendungen der KI in der Praxis

• Gesundheitswesen: KI-gestützte Systeme analysieren große Mengen medizinischer Daten, um diagnostische Unterstützung zu bieten, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und neue Medikamente zu entdecken.
• Finanzsektor: Big Data und Deep Learning werden zur Risikoanalyse, Betrugserkennung und zum automatisierten Handel eingesetzt, um präzise und verlässliche Entscheidungen zu treffen.
• Automobilindustrie: Autonome Fahrzeuge nutzen Deep Learning, um ihre Umgebung zu analysieren und fundierte Fahrentscheidungen zu treffen, basierend auf Echtzeit-Daten aus Sensoren und Kameras.
• Unterhaltung: Empfehlungsdienste von Plattformen wie Netflix und Spotify basieren auf der Analyse großer Benutzerdatenmengen, um personalisierte Inhalte vorzuschlagen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Big Data und Deep Learning wesentliche Treiber der modernen KI sind. Sie ergänzen sich gegenseitig, indem Big Data die notwendigen Datenmengen für das Training liefert und Deep Learning diese Daten nutzt, um leistungsstarke und genaue KI-Modelle zu entwickeln. Diese Technologien haben die praktische Anwendung der KI in vielen Branchen revolutioniert.

Aufgabe 2)

In einem Unternehmen für Mobilfunkdienste wird künstliche Intelligenz (AI) eingesetzt, um verschiedene Aufgaben zu optimieren. Eines der Hauptprobleme besteht darin, die Netzwerkleistung zu verbessern, um eine bessere Benutzererfahrung zu gewährleisten. Dazu werden verschiedene Untergebiete der AI eingesetzt. Du hast die Aufgabe, basierend auf den unten stehenden theoretischen Grundlagen und Szenarien, spezifische Herausforderungen und mögliche Lösungsansätze zu identifizieren und zu analysieren.

a)

In einem Mobilfunknetzwerk sollen Algorithmen aus Daten über die Netzwerkleistung lernen, um Vorhersagen über Störungen und deren Ursachen zu treffen. a) Beschreibe, wie maschinelles Lernen (ML) in diesem Kontext eingesetzt werden kann. b) Welche spezifischen Herausforderungen könnten in diesem Einsatzszenario bestehen und wie können diese bewältigt werden?

Lösung:

a) Wie kann maschinelles Lernen (ML) in diesem Kontext eingesetzt werden?

• Datensammlung und -vorverarbeitung: Zuerst müssen große Mengen an historischen Netzwerkdaten gesammelt werden. Diese Daten können Informationen über Netzwerkgeschwindigkeit, Signalstärke, Benutzeraktivität, Ausfälle, etc. enthalten.
• Merkmal-Extraktion: Aus den rohen Daten müssen relevante Merkmale (Features) extrahiert werden. Zum Beispiel, Zeitstempel, Geostandorte, Signalstärken und Frequenzbänder.
• Modell-Training: Mithilfe dieser Merkmale können ML-Modelle wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines oder neuronale Netze trainiert werden, um Muster zu erkennen, die auf mögliche zukünftige Netzwerkstörungen hinweisen.
• Modell-Validierung: Die trainierten Modelle müssen auf ihren Vorhersagewert überprüft und validiert werden. Hierzu wird ein Teil der gesammelten Daten als Testdaten verwendet, die nicht im Training genutzt wurden.
• Vorhersagen und Ursachenanalyse: Sobald die Modelle valide sind, können sie genutzt werden, um Vorhersagen über zukünftige Netzwerkstörungen zu treffen und die Ursachen für diese Störungen zu identifizieren. Dies kann in Echtzeit erfolgen, sodass proaktive Maßnahmen getroffen werden können.

b) Welche spezifischen Herausforderungen könnten in diesem Einsatzszenario bestehen und wie können diese bewältigt werden?

• Datenqualitätsprobleme: Die gesammelten Daten könnten verrauscht oder unvollständig sein. Diese Herausforderungen können durch Datenbereinigungstechniken und robuste Methoden zur Merkmalsextraktion überwunden werden.
• Skalierbarkeit: Das Netzwerk generiert kontinuierlich enorme Datenmengen. Es ist entscheidend, dass die ML-Modelle skalierbar sind. Verteilte Rechenlösungen und cloud-basierte Dienste können hier hilfreich sein.
• Echtzeitanforderungen: Die Algorithmen müssen in der Lage sein, in Echtzeit Vorhersagen und Analysen durchzuführen. Hierfür können optimierte Algorithmen und Hardwarebeschleunigung (z.B. durch GPUs) genutzt werden.
• Modellinterpretierbarkeit: Oftmals sind die Vorhersagen von ML-Modellen schwer verständlich. Durch den Einsatz interpretierbarer Modelle oder zusätzlicher Tools wie SHAP oder LIME kann die Verständlichkeit erhöht werden.
• Sicherheitsaspekte: Die gespeicherten und verarbeiteten Daten könnten sensibel sein. Es ist wichtig, Datenschutzmaßnahmen und sichere Datenverarbeitungstechnologien zu implementieren.

b)

Tiefes Lernen (DL) kann verwendet werden, um in Echtzeit auf auftretende Netzwerkanomalien zu reagieren. a) Erläutere, wie neuronale Netze in diesem Szenario eingesetzt werden könnten. b) Beschreibe ein Beispiel für eine denkbare Netzwerkanomalie und wie das tiefe Lernen bei deren Erkennung helfen kann.

Lösung:

a) Wie können neuronale Netze in diesem Szenario eingesetzt werden?

• Datenintegration und Vorverarbeitung: Wie bei maschinellem Lernen müssen auch beim tiefen Lernen umfangreiche Netzwerkleistungsdaten gesammelt und vorverarbeitet werden. Dies kann Signale von Mobilfunkmasten, Datenverkehrsnutzungsmuster, Benutzerstandorte und historische Ausfallprotokolle umfassen.
• Architektur des neuronalen Netzes: Tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks, DNNs) bestehen aus mehreren Schichten von Knoten (auch Neuronen genannt). Jede Schicht verarbeitet Eingaben und liefert Ausgaben an die nächste Schicht weiter. In diesem Kontext könnten rekurrente neuronale Netze (RNNs) oder Convolutional Neural Networks (CNNs) verwendet werden, um zeitliche Muster und räumliche Merkmale in den Daten zu erfassen.
• Trainingsphase: Während des Trainingsprozesses lernen die neuronalen Netze durch das Durchlaufen großer Mengen von Trainingsdaten. Hierbei werden Gewichte angepasst, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Ein neural basiertes Anomalieerkennungsmodell könnte beispielsweise unter Verwendung von historischen Daten trainiert werden, die typische und atypische Netzwerkverhalten zeigen.
• Echtzeit-Datenverarbeitung: Nach dem Training kann das neuronale Netzwerk Echtzeitdaten analysieren und Verarbeitung in Millisekunden durchführen. Dies ermöglicht die sofortige Identifikation von Anomalien, indem die aktuellen Netzwerkmuster mit den gelernt en normalen und anomalen Mustern verglichen werden.
• Anomalieerkennung und Reaktion: Sobald eine Anomalie erkannt wird, kann das Netzwerk eine Warnung ausgeben und Maßnahmen zur Behebung der Störung vorschlagen oder sogar automatisch einleiten, wie z.B. das Umschalten von Ressourcen oder das Informieren des technischen Teams.

b) Beispiel für eine denkbare Netzwerkanomalie und wie tiefes Lernen bei deren Erkennung helfen kann:

• Beispiel für eine Netzwerkanomalie: Eine plötzliche Überlastung eines bestimmten Zellbereichs aufgrund einer großen Veranstaltung in der Gegend. Dies könnte zu einer signifikanten Abnahme der Netzgeschwindigkeit und einer erhöhten Anzahl von Verbindungsabbrüchen führen.
• Erkennung durch tiefes Lernen: Das tiefe neuronale Netzwerk kann trainiert werden, solche Überlastungsszenarien frühzeitig zu erkennen, indem es fortlaufend Echtzeit-Daten analysiert. Wenn das Netzwerk feststellt, dass die aktuellen Daten (z.B. eine sprunghafte Zunahme der Benutzer und Datenlast in einer bestimmten Zelle) stark von den normalen Betriebszuständen abweichen, kann es diese Anomalie als Überlastung kennzeichnen.
• Reaktion und Maßnahmen: Das neuronale Netzwerk kann nicht nur die Anomalie erkennen, sondern auch die entsprechende Gegenmaßnahmen vorschlagen, wie z.B. die Umverteilung von Netzwerkressourcen, um die Last auszugleichen, oder das technisches Personal zu benachrichtigen, damit diese eine manuelle Intervention vornehmen können. In fortgeschrittenen Szenarien könnte das System sogar autonom Anpassungen vornehmen, um die Auswirkungen auf Benutzer zu minimieren.

Aufgabe 3)

Bei einem AI-gestützten drahtlosen Netzwerk möchtest Du ein System entwickeln, das Muster in den Netzwerksignalen erkennt und basierend darauf vorhersagen kann, wann ein Benutzer das Netzwerk am meisten nutzen wird. Dazu planst Du die Implementierung eines neuronalen Netzes, das sowohl Eingaben verarbeiten als auch Vorhersagen treffen kann.

• Das neuronale Netz soll aus einer Eingabeschicht, zwei versteckten Schichten und einer Ausgabeschicht bestehen.
• Du musst geeignete Aktivierungsfunktionen für die verschiedenen Schichten des Netzwerks wählen.
• Erkläre den Ablauf, wie die Gewichte und der Bias während des Trainings angepasst werden.
• Diskutiere, warum Deep Learning für diese Anwendung besonders geeignet ist und welche Vorteile es bieten kann.

a)

Zeichne und beschreibe die Architektur des neuronalen Netzes für das genannte Problem. Erwähne die Anzahl der Neuronen in den einzelnen Schichten, und definiere die Aktivierungsfunktionen für die Eingangs-, versteckten und Ausgabeschichten. Begründe Deine Wahl der Aktivierungsfunktionen.

Lösung:

Um die Architektur des neuronalen Netzes für das genannte Problem zu beschreiben, müssen wir alle Schichten und die Aktivierungsfunktionen, die in diesem Netzwerk verwendet werden, detailliert betrachten. Die Architektur könnte wie folgt aussehen:

• Eingabeschicht: Die Eingabeschicht wird die Anzahl der Neuronen entsprechend den Merkmalen (Features) des eingehenden Netzwerksignals haben. Wenn wir annehmen, dass wir 10 verschiedene Merkmale haben, hätte die Eingabeschicht 10 Neuronen. Für die Aktivierungsfunktion der Eingabeschicht wird üblicherweise keine Aktivierungsfunktion oder eine lineare Aktivierungsfunktion verwendet (Linear Activation Function).
• Erste versteckte Schicht: Diese Schicht könnte aus 64 Neuronen bestehen. Eine häufig verwendete Aktivierungsfunktion für versteckte Schichten ist ReLU (Rectified Linear Unit), weil sie einfach zu berechnen ist und das Problem der verschwindenden Gradient verringert.
• Zweite versteckte Schicht: Diese Schicht könnte ebenfalls aus 32 Neuronen bestehen und ebenfalls die ReLU-Aktivierungsfunktion verwenden, aus den gleichen Gründen wie die erste versteckte Schicht.
• Ausgabeschicht: Die Anzahl der Neuronen in der Ausgabeschicht hängt von der zu lösenden Aufgabe ab. Wenn wir beispielsweise vorhersagen möchten, wie viel Datennutzung ein Benutzer in bestimmten Zeitintervallen haben wird, könnte die Ausgabeschicht nur ein Neuron mit einer linearen Aktivierungsfunktion haben, wenn wir genaue Werte vorhersagen möchten. Alternativ könnte es eine Sigmoid- oder Softmax-Aktivierungsfunktion verwenden, wenn wir Wahrscheinlichkeiten in einer Klassifikationsaufgabe schätzen möchten.

Im Großen und Ganzen sieht das Netzwerk wie folgt aus:

• Eingabeschicht: 10 Neuronen, keine Aktivierungsfunktion
• Erste versteckte Schicht: 64 Neuronen, ReLU-Aktivierungsfunktion
• Zweite versteckte Schicht: 32 Neuronen, ReLU-Aktivierungsfunktion
• Ausgabeschicht: 1 Neuron, lineare Aktivierungsfunktion (oder Sigmoid/Softmax für Klassifikationsaufgaben)

• ReLU (Rectified Linear Unit): Die ReLU-Aktivierungsfunktion hat sich in vielen tiefen neuronalen Netzen als effektiv erwiesen, da sie dazu beiträgt, das Problem der verschwindenden Gradienten zu verringern und eine einfachere und schnellere Konvergenz während des Trainings zu ermöglichen.
• Lineare Aktivierungsfunktion: Wird häufig in der Ausgabeschicht verwendet, wenn eine Regression durchgeführt wird, d.h. wenn genaue Werte vorhergesagt werden sollen.
• Sigmoid/Softmax: Diese Aktivierungsfunktionen werden in der Ausgabeschicht verwendet, wenn Wahrscheinlichkeiten für Klassifikationsaufgaben berechnet werden sollen, wobei Softmax häufig bei Multi-Klassen-Klassifikationen und Sigmoid bei binären Klassifikationen zum Einsatz kommt.

Durch die Wahl dieser Architektur und Aktivierungsfunktionen gewährleistet das neuronale Netz eine effiziente Verarbeitung der Eingabedaten und eine präzise Vorhersage der zukünftigen Datennutzung der Benutzer im Netzwerk.

b)

Erkläre detailliert den Backpropagation-Algorithmus, der verwendet wird, um die Gewichte und den Bias in den neuronalen Netzen anzupassen. Formuliere die mathematischen Schritte und Gleichungen, die zur Berechnung der Gradienten und Anpassungen der Gewichte notwendig sind. Gehe dabei insbesondere auf die Bedeutung der Ableitungen der Aktivierungsfunktionen ein.

Lösung:

Der Backpropagation-Algorithmus ist entscheidend für das Training neuronaler Netze, da er die Anpassung der Gewichte und Biases ermöglicht, um den Fehler zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Ausgaben zu minimieren. Hier ist eine detaillierte Erklärung des Backpropagation-Algorithmus, mit den mathematischen Schritten und Gleichungen zur Berechnung der Gradienten und Anpassungen der Gewichte.

• 1. Vorwärtsdurchlauf (Forward Pass):Zuerst wird die Eingabe durch das neuronale Netz propagiert, um die Ausgabe zu erzeugen. Für ein Neuron j in Schicht l wird die Aktivierung berechnet als:

  • a_j^{(l)} = f(z_j^{(l)})

  Der Nettoeingang ist definiert als:

  • z_j^{(l)} = \sum_{k} w_{jk}^{(l)} a_k^{(l-1)} + b_j^{(l)}

  wobei f die Aktivierungsfunktion ist.
• 2. Berechnung des Fehlers:Am Ende des Vorwärtsdurchlaufs wird der Fehler zwischen der tatsächlichen Ausgabe \(\textbf{y}\) und der vorhergesagten Ausgabe \(\hat{\textbf{y}}\) berechnet. Dies erfolgt durch eine Verlustfunktion \(L\). Eine häufig verwendete Verlustfunktion ist der mittlere quadratische Fehler (Mean Squared Error, MSE):

  •  L = \frac{1}{2} \sum_{i} (\hat{y}_i - y_i)^2

• 3. Rückwärtsdurchlauf (Backward Pass):Der Rückwärtsdurchlauf beginnt mit der Berechnung des Gradienten der Verlustfunktion bezüglich der Ausgabe. Daraufhin wird dieser Fehler zurück durch das Netzwerk propagiert, um die Gradienten der Gewichte und Biases für jede Schicht zu berechnen.
  • Für das Output-Neuron \(j\) ist der Fehler:

    • \delta_j^{(L)} = \frac{\partial L}{\partial a_j^{(L)}} = \hat{a}_j - y_j

  • Für die Gewichte in der Ausgabeschicht:

    • \frac{\partial L}{\partial w_{jk}^{(L)}} = \delta_j^{(L)} \cdot a_k^{(L-1)}

  • Für die Biases in der Ausgabeschicht:

    • \frac{\partial L}{\partial b_j^{(L)}} = \delta_j^{(L)}

• 4. Zurückpropagieren des Fehlers:Für eine versteckte Schicht l wird der Fehler wie folgt berechnet:

  • \delta_j^{(l)} = \sum_{i} \delta_i^{(l+1)} w_{ij}^{(l+1)} f'(z_j^{(l)})

  wobei \(f'(z_j^{(l)})\) die Ableitung der Aktivierungsfunktion \(f\) bezüglich des Nettoeingangs \(z_j^{(l)})\ ist.
• 5. Gewichte und Biases aktualisieren:Die Gewichte und Biases werden durch den Gradientenabstieg wie folgt aktualisiert:

  •  w_{jk}^{(l)} = w_{jk}^{(l)} - \eta \frac{\partial L}{\partial w_{jk}^{(l)}}

  •  b_j^{(l)} = b_j^{(l)} - \eta \frac{\partial L}{\partial b_j^{(l)}}

  Hierbei ist \(\eta\) die Lernrate.

Bedeutung der Ableitungen der Aktivierungsfunktionen: Die Ableitungen der Aktivierungsfunktionen spielen eine entscheidende Rolle bei der Berechnung der Gradienten:

• ReLU (Rectified Linear Unit):

  •  f(z) = \begin{cases} z & \text{wenn } z > 0 \ 0 & \text{sonst} \end{cases} 

  • f'(z) = \begin{cases} 1 & \text{wenn } z > 0 \ 0 & \text{sonst} \end{cases}

• Sigmoid:

  •  f(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}} 

  •  f'(z) = f(z) (1 - f(z)) 

• TanH:

  •  f(z) = \tanh(z) 

  •  f'(z) = 1 - \tanh^2(z) 

Durch diese detaillierten Anpassungen kann das neuronale Netzwerk lernen, Muster in den Netzwerksignalen zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen.

Aufgabe 4)

KI-gestützte Optimierung von NetzwerkressourcenOptimierung der Netzwerkressourcen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zur effizienten Ressourcennutzung und Leistungssteigerung.

• KI-Modelle analysieren Netzwerkverkehr und Nutzerverhalten
• Vorhersage von Netzwerküberlastung und Engpässen
• Dynamische Anpassung von Ressourcen (z.B. Bandbreite, Sendeleistung) in Echtzeit
• Nutzung von Reinforcement Learning und neuronalen Netzen
• Erhöhte Netzwerkzuverlässigkeit und Verringerung von Latenz
• Automatisierte Entscheidungsfindung und Selbstoptimierung

a)

Teilaufgabe 1: Zunächst sollst Du ein einfaches neuronales Netz entwerfen, das die Netzwerküberlastung vorhersagen kann. Beschreibe die folgenden Komponenten des Netzes:

• Architektur (Schichte und Neuronen)
• Aktivierungsfunktionen
• Verlustfunktion und Optimierungsverfahren

Lösung:

Teilaufgabe 1: Entwurf eines einfachen neuronalen Netzes zur Vorhersage von NetzwerküberlastungUm ein neuronales Netz zu gestalten, das Netzwerküberlastung vorhersagen kann, müssen wir mehrere Komponenten berücksichtigen: die Architektur, Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktion und Optimierungsverfahren.

• Architektur (Schichte und Neuronen):Das neuronale Netz besteht aus mehreren Schichten:
  • Eingabeschicht: Diese Schicht nimmt die Eingabedaten auf. Angenommen, wir haben 10 Merkmale, die den Netzwerkverkehr und das Nutzerverhalten charakterisieren, dann hat die Eingabeschicht 10 Neuronen.
  • Verborgene Schicht(en): Für ein einfaches Modell verwenden wir eine einzige verborgene Schicht mit 64 Neuronen. Diese Schicht verarbeitet die Eingabedaten und extrahiert relevante Merkmale.
  • Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht hat ein Neuron, das die Wahrscheinlichkeit einer Netzwerküberlastung (z.B. einen Wert zwischen 0 und 1) vorhersagt.
• Aktivierungsfunktionen:
  • Verborgene Schicht: Hier verwenden wir die ReLU (Rectified Linear Unit) Aktivierungsfunktion. ReLU ist definiert als:

    f(x) = max(0, x)

  • Ausgabeschicht: Da wir eine Wahrscheinlichkeit vorhersagen, verwenden wir die Sigmoid-Aktivierungsfunktion, die Werte zwischen 0 und 1 skaliert. Diese ist definiert als:

    f(x) = 1 / (1 + exp(-x))

• Verlustfunktion:Wir verwenden die binäre Kreuzentropie-Verlustfunktion, da wir ein binäres Klassifikationsproblem haben. Diese Funktion ist definiert als:

  Loss = - (y * log(p) + (1 - y) * log(1 - p))

• Optimierungsverfahren:Um das neuronale Netz zu trainieren, verwenden wir das Adam-Optimierungsverfahren. Adam (adaptive moment estimation) ist bekannt für seine Effizienz und hat sich in der Praxis als sehr leistungsfähig erwiesen.

• Eingabeschicht: 10 Neuronen
• Verborgene Schicht: 64 Neuronen, ReLU Aktivierungsfunktion
• Ausgabeschicht: 1 Neuron, Sigmoid Aktivierungsfunktion
• Verlustfunktion: Binäre Kreuzentropie
• Optimierungsverfahren: Adam

b)

Teilaufgabe 2: Implementiere in Python ein Reinforcement-Learning-Algorithmus (z.B., Q-Learning), der dynamisch die Bandbreite in einem Netzwerk anpasst. Stelle sicher, dass der Algorithmus darauf abzielt, die durchschnittliche Latenz zu minimieren.

import numpy as npclass QLearningAgent:    def __init__(self, n_actions, n_states, alpha, gamma, epsilon):        self.n_actions = n_actions        self.n_states = n_states        self.alpha = alpha        self.gamma = gamma        self.epsilon = epsilon        self.q_table = np.zeros((n_states, n_actions))    def choose_action(self, state):        if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:            action = np.random.choice(self.n_actions)        else:            action = np.argmax(self.q_table[state, :])        return action    def learn(self, state, action, reward, next_state):        predict = self.q_table[state, action]        target = reward + self.gamma * np.max(self.q_table[next_state, :])        self.q_table[state, action] += self.alpha * (target - predict)# Definiere Parameter und initialisiere Agentagent = QLearningAgent(n_actions=3, n_states=100, alpha=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.1)# Beispiel einer möglichen Nutzung des Agentenstate = 0for _ in range(100):    action = agent.choose_action(state)    next_state = (state + action) % agent.n_states    reward = -next_state  # Beispielhafter Reward    agent.learn(state, action, reward, next_state)    state = next_state

Lösung:

Teilaufgabe 2: Implementiere einen Reinforcement-Learning-Algorithmus (Q-Learning), der dynamisch die Bandbreite in einem Netzwerk anpasstUm die durchschnittliche Latenz in einem Netzwerk zu minimieren, können wir einen Q-Learning-Algorithmus verwenden. Dieser Algorithmus wird die Bandbreitenanpassungen basierend auf der aktuellen Netzwerkbelastung und den daraus resultierenden Belohnungen dynamisch vornehmen. Hier ist eine Implementierung in Python:

import numpy as npclass QLearningAgent:    def __init__(self, n_actions, n_states, alpha, gamma, epsilon):        self.n_actions = n_actions        self.n_states = n_states        self.alpha = alpha        self.gamma = gamma        self.epsilon = epsilon        self.q_table = np.zeros((n_states, n_actions))    def choose_action(self, state):        if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:            action = np.random.choice(self.n_actions)        else:            action = np.argmax(self.q_table[state, :])        return action    def learn(self, state, action, reward, next_state):        predict = self.q_table[state, action]        target = reward + self.gamma * np.max(self.q_table[next_state, :])        self.q_table[state, action] += self.alpha * (target - predict)# Definiere Parameter und initialisiere Agentagent = QLearningAgent(n_actions=3, n_states=100, alpha=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.1)# Beispiel einer möglichen Nutzung des Agentenstate = 0for _ in range(100):    action = agent.choose_action(state)    next_state = (state + action) % agent.n_states    reward = -next_state  # Beispielhafter Reward (hier negativ, um Latenz zu minimieren)    agent.learn(state, action, reward, next_state)    state = next_state

• Erklärung des Codes:Dieser Code beschreibt einen Q-Learning-Agenten, der dynamisch die Bandbreite anpasst, um die durchschnittliche Latenz zu minimieren.
  • QLearningAgent Klasse: Dies ist die Hauptklasse für den Q-Learning-Algorithmus.
  • __init__ Methode: Initialisiert die Anzahl der Aktionen und Zustände sowie die Lernrate (alpha), den Diskontfaktor (gamma) und die Explorationsrate (epsilon). Die Q-Tabelle wird ebenfalls initialisiert.
  • choose_action Methode: Wählt eine Aktion basierend auf der epsilon-greedy Strategie.
  • learn Methode: Aktualisiert die Q-Werte basierend auf der Belohnung und dem geschätzten zukünftigen Q-Wert.
  • Skript zur Nutzung des Agenten: Eine Schleife, die 100 Iterationen durchläuft. In jeder Iteration wählt der Agent eine Aktion, berechnet den nächsten Zustand und Belohnung und aktualisiert die Q-Tabelle entsprechend.

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Teilaufgabe 3: Angenommen, Du hast ein neuronales Netz erstellt, dass die Netzwerküberlastung vorhersagen kann, und einen Reinforcement-Learning-Algorithmus, der die Bandbreite anpasst. Schreibe ein kurzes Essay (ca. 300 Wörter), das die Interaktion dieser beiden Systeme beschreibt und erläutere, wie die gemeinsame Nutzung die Netzwerkzuverlässigkeit und die Latenzzeit beeinflussen kann.

Lösung:

Teilaufgabe 3: Interaktion zwischen neuronalen Netzen und Reinforcement-Learning-Algorithmen zur Optimierung von NetzwerkressourcenDie Kombination von neuronalen Netzen zur Vorhersage von Netzwerküberlastungen und Reinforcement-Learning-Algorithmen zur dynamischen Anpassung der Bandbreite stellt eine leistungsstarke Methode zur Optimierung von Netzwerkressourcen dar. Diese beiden Systeme arbeiten zusammen, um eine proaktive und reaktive Netzwerkanalyse und -anpassung zu ermöglichen, was zu einer erhöhten Netzwerkzuverlässigkeit und einer Verringerung der Latenzzeit führt.Vorhersage von Netzwerküberlastung:Das neuronale Netz, das entwickelt wurde, um Netzwerküberlastungen vorherzusagen, analysiert kontinuierlich Echtzeitdaten über Netzwerkverkehr und Nutzerverhalten. Es nutzt historische Daten und erkennt Muster, die auf eine bevorstehende Überlastung hinweisen. Wenn es feststellt, dass die Wahrscheinlichkeit einer Überlastung hoch ist, gibt es ein entsprechendes Signal oder eine Vorwarnung aus. Dies ermöglicht es dem Netzwerkmanagementsystem, schon im Voraus Maßnahmen zu ergreifen, um die Überlastung zu vermeiden.Dynamische Anpassung der Ressourcen:Hier kommt der Reinforcement-Learning-Algorithmus ins Spiel. Basierend auf den Signalen und Vorhersagen des neuronalen Netzes passt der Algorithmus in Echtzeit die Bandbreite entsprechend an. Durch einen kontinuierlichen Lernprozess verbessert der Agent seine Entscheidungsstrategien, indem er Belohnungen und Strafen erhält, je nachdem, wie seine Aktionen die Latenz und die Netzwerkleistung beeinflussen.Synergieeffekte:Die Kombination aus neuronalen Netzen und Reinforcement-Learning führt zu einer synergetischen Wirkung auf die Netzwerkoptimierung. Das neuronale Netz bietet eine vorausschauende Analyse, die dem Reinforcement-Learning-Agenten hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies bedeutet, dass Anpassungen nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv vorgenommen werden können. Durch die frühzeitige Erkennung von Überlastungen kann der Reinforcement-Learning-Agent die Bandbreite rechtzeitig reduzieren oder erhöhen, bevor eine Überlastung tatsächlich eintritt.Diese gemeinsame Nutzung führt zu einer erheblichen Verbesserung der Netzwerkzuverlässigkeit, da potenzielle Störungen rechtzeitig erkannt und vermieden werden. Gleichzeitig wird die Latenzzeit minimiert, da das System kontinuierlich lernt und sich anpasst, um optimale Netzwerkbedingungen zu gewährleisten. Insgesamt stellt diese Integration einen fortschrittlichen Ansatz dar, der Netzwerke widerstandsfähiger und effizienter macht.