Mặc dù là công nghệ hữu ích, nhưng quá trình kết nối Internet không dây (wifi) cũng có thể là một trong những thứ gây khó chịu nhất - và các nhà nghiên cứu tin rằng họ có thể đã tìm ra lý do vì sao.

Hàng ngàn người đã trải qua những phiền nhiễu và khó chịu khi cố gắng kết nối với một mạng không dây và bị bỏ rơi lại trong tình trạng kết nối lấp lửng.

Các nhà nghiên cứu Trung Quốc đã phân tích 400 triệu kết nối - và tìm thấy những vấn đề phổ biến nhất.

Các nhà nghiên cứu cho biết đáng ngạc nhiên, các kết nối Wi-Fi bị hỏng chiếm tới 45% tổng số lượng kết nối đó.

Nhà nghiên cứu Changhua Pei tại Đại học Thanh Hoa (Trung Quốc) và nhóm nghiên cứu của ông đã thu thập dữ liệu từ một ứng dụng Android có tên Wi-Fi Manager, trong đó ghi lại các giai đoạn khác nhau liên quan đến việc kết nối với một điểm truy cập Wi-Fi miễn phí và thời gian để kết nối được mạng.

'Hiệu suất và chất lượng của mạng WiFi vẫn chưa đạt yêu cầu," đánh giá của nhóm nghiên cứu trong bài viết đăng trên tạp chí arXiv.

Theo nhóm nghiên cứu, xác suất kết nối thành công với WiFi AP và số thời gian thiết lập các kết nối WiFi là hai chỉ số quan trọng nhất ảnh hưởng đến trải nghiệm WiFi của người dùng.

Các nhà nghiên cứu cũng cho rằng cường độ tín hiệu mạng đóng một phần quan trọng trong quá trình kết nối, ảnh hưởng đến việc router kết nối nhanh chóng với thiết bị của người dùng hay không.

Ngoài cường độ tín hiệu việc xác định được bộ phát (AP) và thiết bị di động cũng góp phần tính toán được chi phí thời gian kết nối mạng.

Một yếu tố quan trọng nữa ảnh hưởng đến kết nối nối mạng là sự khác nhau giữa mạng Wi-Fi công cộng và tư nhân, trong đó thông thường mạng WiFi tư nhân có kết nối nhanh hơn đáng kể và có tỷ lệ kết nối thành công cao hơn.

Nhóm nghiên cứu cho biết họ hy vọng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp nâng cao tỷ lệ kết nối mạng WiFi thành công và nhanh hơn bằng cách tự động quét để tìm ra mạng tốt nhất.

"Dựa trên các phép đo toàn diện và phân tích chi tiết, chúng tôi đề xuất một thuật toán lựa chọn AP dựa trên học máy (machine learning)," nhóm nghiên cứu đề xuất.

'Thuật toán này phân loại các ứng cử viên AP thiết lập chậm hay nhanh bằng cách tham gia các tính năng của AP như là đầu vào của mô hình học máy. Dựa trên kết quả phân loại, thuật toán của chúng tôi tránh được các thiết bị di động kết nối tới những AP gặp vấn đề được phân loại vào các thiết lập chậm."

'Kết quả đánh giá cho thấy rằng so với các thuật toán cơ bản chọn AP hoàn toàn bằng cách sử dụng sức mạnh tín hiệu, chúng ta có thể làm giảm thất bại khi kết nối mạng từ 33% lên 3,6%." - nhóm nghiên cứu kết luận."/.