Mantenimiento de datos actualizados en redes inalámbricas

Para redes inalámbricas que comparten información sensible al tiempo no es suficiente transmitir datos rápidamente. Esa información también debe estar actualizada. Si tenemos en cuenta los muchos sensores en un coche, si bien la mayoría de los sensores pueden tardar menos de un segundo en transmitir un paquete de datos a un procesador central, la actualidad de esos datos puede variar, dependiendo de la frecuencia con la que un sensor transmita las lecturas.

En una red ideal, estos sensores deberían poder transmitir actualizaciones constantemente, proporcionando el estado más reciente para cada característica mensurable, desde la presión de los neumáticos hasta la proximidad de los obstáculos. Pero hay demasiados datos que un canal inalámbrico puede transmitir sin saturar por completo la red.

Entonces, ¿cómo puede una red en constante actualización -de sensores, drones o vehículos- minimizar la antigüedad de la información que recibe en cualquier momento, mientras que al mismo tiempo evita la congestión de datos?

Los ingenieros del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión del MIT están abordando esta cuestión y han encontrado una forma de proporcionar los datos más frescos posibles para una red inalámbrica simple.

Los investigadores dicen que su método puede aplicarse a redes simples, como múltiples drones que transmiten coordenadas de posición a una estación de control individual, o sensores en una planta industrial que transmiten actualizaciones de estado a un monitor central. Eventualmente, el equipo espera abordar sistemas aún más complejos, como redes de vehículos que comparten de forma inalámbrica datos de tráfico.

Manteniéndolo actualizado

Las redes tradicionales están diseñadas para maximizar la cantidad de datos que pueden transmitir a través de los canales y minimizar el tiempo que tardan esos datos en llegar a su destino. Recientemente, los investigadores han considerado la antigüedad de la información desde la perspectiva de su receptor.

En esta investigación se buscaron formas de proporcionar los datos más actuales posibles a una red inalámbrica simple. Modelaron una red básica, que consiste en un único receptor de datos, como una estación de control central y múltiples nodos, como varios drones transmisores de datos.

Los investigadores asumieron que solo un nodo puede transmitir datos a través de un canal inalámbrico en cualquier momento dado. La pregunta que se propusieron responder: ¿qué nodo debe transmitir datos en qué momento, para garantizar que la red reciba los datos más frescos posibles, en promedio, de todos los nodos?

Edad óptima

La solución del equipo radica en un algoritmo simple que básicamente calcula un "índice" para cada nodo en un momento dado. El índice de un nodo se basa en varios factores: la edad o la frescura de los datos que está transmitiendo; la confiabilidad del canal sobre el que se está comunicando; y la prioridad general de ese nodo.

Los nodos con una prioridad más alta, un canal más fiable y datos más antiguos, se les asigna un índice más alto, en comparación con los nodos que son de prioridad relativamente baja, que se comunican a través de canales más pequeños, con datos más nuevos, que están etiquetados con un índice más bajo.

El índice de un nodo puede cambiar de momento a momento. En cualquier momento dado, el algoritmo dirige el nodo con el índice más alto para transmitir sus datos al receptor. De esta manera prioritaria, el equipo descubrió que la red está garantizada para recibir lo más actual, sin sobrecargar sus canales inalámbricos. El equipo calculó un límite inferior, lo que significa una edad promedio de información para la red que es más fresca de lo que cualquier algoritmo podría lograr. Descubrieron que el algoritmo del equipo funciona muy cerca de este límite, y que es casi lo mejor que cualquier algoritmo podría hacer en términos de proporcionar los datos más frescos posibles para una red inalámbrica simple. El grupo de trabajo también está desarrollando algoritmos para optimizar la era de la información en redes más complejas. Esta investigación fue financiada, en parte, por la National Science Foundation (NSF) y la Army Research Office (ARO).