UserNet (ML-basiertes Monitoring und Management der QoE für nutzerzentrierte Kommunikationsnetze, Emmy-Noether-Nachwuchsforschungsgruppe, gef?rdert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG))

Um das QoE-Monitoring für beliebige Internetanwendungen zu erm?glichen, wird das Zusammenspiel von QoE und Nutzerinteraktionen anhand von Messungen und subjektiven Studien untersucht und modelliert. Darüber hinaus werden ML-Methoden an das Gebiet angepasst, um sie auf verschlüsselten Netzwerkverkehr anwenden zu k?nnen. Dies erm?glicht die Quantifizierung der QoE durch die ?berwachung von Interaktionen und den resultierenden Ver?nderungen im verschlüsselten Anwendungsverkehr. Auf dieser Grundlage wird durch den Einsatz von verst?rkendem Lernen eine datengetriebene Verbesserung von QoE und QoE-Fairness erm?glicht, indem optimale Netzwerkkonfigurationen durch Interaktion mit der dynamischen Netzwerkumgebung gefunden werden. Mithilfe leistungsf?higer, softwaredefinierter Netzwerktechnologien (SDN) wie P4 und vorhandener Rechenressourcen im Netzwerk k?nnen solche feink?rnigen Modelle nun erstmals im Netzwerk implementiert werden, wodurch das Netzwerkmanagement dynamischer wird. Daher wird die Umsetzung der erforderlichen ML-basierten Algorithmen und Komponenten und deren Integration in den Netzwerkbetrieb erforscht.