微軟亞研院與高校共建開放網(wǎng)絡(luò)平臺：用AI推動網(wǎng)絡(luò)研究

　　疫情期間，網(wǎng)絡(luò)承載了更多的應(yīng)用，比如實時通訊、會議、視頻點播、直播等，網(wǎng)絡(luò)的重要性日益凸顯。隨著5G時代來臨，未來應(yīng)用會越來越多樣，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也更加復雜，實時通信需求激增，這些都對底層的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)提出巨大挑戰(zhàn)，將人工智能技術(shù)用于應(yīng)對這種前所未有的復雜性網(wǎng)絡(luò)成為大勢所趨的一種必然。

　　“網(wǎng)絡(luò)本身是一個非常有趣的東西，因為它本身就是一個開放的、共享的資源，會牽涉到參與這個網(wǎng)絡(luò)的群體。所以上述的這些挑戰(zhàn)和問題都不能說由一個人或機構(gòu)單獨解決，需要整個社區(qū)去搭建一個公共的基礎(chǔ)設(shè)施，大家才能夠看到這些問題，才能夠有效地去解決?！蔽④泚喼扪芯吭撼?wù)副院長周禮棟日前在接受澎湃新聞采訪時稱。

　　在這樣的背景下，12月18日，微軟亞洲研究院宣布聯(lián)合清華大學、北京大學、南京大學、蘭州大學、新加坡國立大學、首爾國立大學等多所亞洲地區(qū)高校，成立OpenNetLab開放網(wǎng)絡(luò)平臺聯(lián)盟。

　　OpenNetLab旨在推動人工智能（AI）在網(wǎng)絡(luò)研究中的應(yīng)用與發(fā)展，構(gòu)建健康、可持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)研究生態(tài)系統(tǒng)，可以為研究人員提供通用的分布式網(wǎng)絡(luò)測試平臺，以及真實的網(wǎng)絡(luò)評測數(shù)據(jù)集。

　　簡單來說，這是一個利用人工智能技術(shù)加速網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的開發(fā)平臺，可以為研究人員提供基于現(xiàn)實網(wǎng)絡(luò)的真實數(shù)據(jù)，并能實地訓練和驗證網(wǎng)絡(luò)模型。

　　目前，AI技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，網(wǎng)絡(luò)AI模型的訓練和驗證需要大量的數(shù)據(jù)，真實且有代表性的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)能提升模型的準確性和適用性，但研究人員獲取大規(guī)模真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有較大難度；另一方面，由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多樣性，以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、連接方式的異構(gòu)性，如果希望一個網(wǎng)絡(luò)模型適用于不同的場景，那么一次性離線訓練的模型顯然遠遠不夠，而適合于此的強化學習模型對訓練環(huán)境和場景要求很高。而OpenNetLab可以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

　　“我覺得OpenNetLab最主要的功能是提供一個分布式的網(wǎng)絡(luò)測試平臺，可以在這個平臺上針對不同的應(yīng)用做很多網(wǎng)絡(luò)方面的測試和研究。其中一個很重要的目標是創(chuàng)建一個真實的網(wǎng)絡(luò)評測數(shù)據(jù)集，像ImageNet一樣，因為對學校來說，數(shù)據(jù)有的時候非常難獲得，所以O(shè)penNetLab第一個目標就是要做這樣的事?！敝芏Y棟說。

　　現(xiàn)階段，微軟亞洲研究院計劃將與合作高校一起在亞洲范圍內(nèi)建設(shè)40多個分布式異構(gòu)節(jié)點。每個節(jié)點將由服務(wù)器、筆記本電腦、智能設(shè)備等組件構(gòu)成，同時提供有線寬帶、無線局域網(wǎng)和4G/5G移動網(wǎng)絡(luò)的接入能力，數(shù)據(jù)存儲、集成、分享的標準化接口，以及適用于不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的AI模型運行、訓練和驗證工具，幫助研究人員專注于網(wǎng)絡(luò)AI算法和模型。今后，這些節(jié)點將在平臺用戶同意的情況下，實時收集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、數(shù)據(jù)包跟蹤等非隱私/非敏感數(shù)據(jù)，為各類網(wǎng)絡(luò)AI模型的訓練及驗證提供支持。

　　據(jù)南京大學計算機科學與技術(shù)系副教授田臣介紹，南京大學目前就在OpenNetLab做了一個研究，關(guān)于內(nèi)容分發(fā)，包括靜態(tài)內(nèi)容，像網(wǎng)頁、文件下載，以及包括單向視頻，點播和直播的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制研究。

　　“擁塞控制是一個比較老的課題了，而我們現(xiàn)在是基于用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式、用機器學習的方式去進行廣域網(wǎng)的擁塞控制，這是我們現(xiàn)在正在做的項目?！?田臣告訴澎湃新聞。

　　此外，清華大學、北京大學等高校也已經(jīng)在平臺上開始自己的研究項目。據(jù)微軟亞洲研究院介紹，未來，OpenNetLab平臺的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)數(shù)據(jù)集將在GitHub上發(fā)布，為網(wǎng)絡(luò)研究提供日漸豐富的訓練數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)。OpenNetLab平臺的節(jié)點覆蓋區(qū)域也計劃逐步擴展至亞洲以外地區(qū)。OpenNetLab開放網(wǎng)絡(luò)平臺聯(lián)盟面向網(wǎng)絡(luò)、多媒體、人工智能等多領(lǐng)域的科研組織和研究人員開放，希望更多志同道合的科研工作者加入，一起推動網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展。（記者 王心馨）

　　轉(zhuǎn)自：澎湃新聞

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