34 35
VONK/
communicatiesysteem staat of valt met de voorspelbaarheid van de bron, de bestemming, de vorm en het volume van het dataverkeer. We willen niet dat het internet een onvoorspelbare, draadloze wirwar wordt, dus wachten ons flinke uitdagingen. Met een triljoen knooppunten heb je een kernractor nodig om genoeg energie op te wekken om ze te kunnen laten communiceren. En dan zit je nog met interferentie. Met de huidige protocollen beoordelen knooppunten de situatie om vervolgens om beurten signalen uit te zenden. Dat werkt echter niet als er zich duizend sensoren in één kamer bevinden. Al hun tijd en energie zou dan gebruikt worden om te bepalen op welk moment ze mogen communiceren.
‘We laten ons inspireren door netwerken uit de natuur’ We bekijken nieuwe protocollen die zijn gebaseerd op automatisch leren en laten ons daarbij inspireren door netwerken uit de natuur. Er bestaat misschien geen compleet model van de hersenen, maar sommige technieken die de hersenen gebruiken, zijn wel degelijk bekend. Neem automatisch leren. Als je wilt honkballen, moet je een bal kunnen raken met een honkbalknuppel. Je hersenen zijn niet snel genoeg om de precieze route die de bal aflegt te berekenen. Dus leer je door schade en schande. Je oefent en mist net zo lang tot je raak slaat - het moment dat je hersens hebben geleerd te anticiperen op het ingewikkelde actiereactie-element van het spel. Hedendaagse communicatiesystemen zijn net zo complex als biologische systemen zoals onze hersenen. En ze moeten efficiënt werken in voorspelbare situaties. Automatisch leren is het soort wiskunde dat aansluit bij deze aanpak. Het is een manier van leren die zeer efficiënt zou zijn in een complex netwerk. Het is een beetje als de Darwinistische revolutie:
als je kúnt leren, kun je je aanpassen aan een constant evoluerend systeem. Ik heb ‘The Cognitive Net is Coming’ geschreven, een artikel in IEEE Spectrum Magazine. Ik zeg daarin dat het internet ten onder gaat als we niet met een routing komen die geïnspireerd is op de biologie. Dat bleek een controversieel onderwerp. De reacties varieerden van ‘fantastisch idee’ tot ‘klinkklare nonsens’. Blijkbaar heb ik een gevoelige snaar geraakt die een paradigmaverschuiving blootlegde. De huidige internetprotocollen zijn heel simpel, maar werken niet goed als de dataoverdracht onbetrouwbaar is.
‘We moeten af van die typische ingenieursaanpak’ Het internet der dingen draait niet alleen om meer verbindingen en meer data. De uitdaging is om betrouwbare verbindingen te realiseren met onbetrouwbare communicatielinks, en liefst ook nog energiezuinig en met hoge efficiëntie. We moeten af van die typische ingenieursaanpak, die vaak pragmatisch is in plaats van visionair. Om het internet te verbeteren wordt er tegenwoordig voornamelijk geïnvesteerd in extra servers of netwerkcapaciteit. En als dat tot nu toe altijd heeft gewerkt, waarom zou je het systeem dan omgooien en er een lerend netwerk van maken? Nou, als je van een miljard naar een triljoen knooppunten gaat en van voorspelbare naar onvoorspelbare netwerkpatronen, dan bereik je een fysieke grens. Het huidige internet kan niet omgaan met complexe netwerken. Dan stort het in. Als we dat willen voorkomen, moeten we een nieuwe set protocollen ontwikkelen die samenwerken in plaats van elkaar in de weg zitten en zich autonoom kunnen aanpassen als er nieuwe dataverkeerpatronen ontstaan. We werken nu aan tastbare projecten om
die nieuwe netwerkconcepten te bewijzen en ons idee de goede kant op te sturen. We blijven natuurlijk een technische universiteit! We hebben een piepklein, standaard sensortje volledig geherprogrammeerd met een automatisch leerprogramma van maar 20KB. We hebben het de anomaliedetector gedoopt. Het kan licht en temperatuur in zijn directe omgeving meten en registreert