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IoT-Datengenauigkeit beschleunigen: Neues Modell ersetzt veraltete Informationen schnell

IoT-Datengenauigkeit beschleunigen: Neues Modell ersetzt veraltete Informationen schnell

Es gibt viele Umstände, in denen alte Informationen zirkulieren und Probleme verursachen könnten. Das Modell hilft, dieses Problem zu lösen.

Forscher der North Carolina State University haben ein neues Modell für IoT-Netzwerke (Internet of Things) demonstriert, das darauf abzielt, ungenaue oder veraltete Daten schneller zu ersetzen.

Das im IEEE/ACM Transactions on Networking Journal veröffentlichte Modell könnte laut Co-Autor und Engineering-Professor an der NC State, Wenye Wang, auch zur Bekämpfung von Fehlinformationen in sozialen Medien eingesetzt werden.

„Es gibt viele Umstände, in denen alte Informationen zirkulieren und Probleme verursachen können – sei es alte Sicherheitsdaten oder ein irreführendes Gerücht“, sagte Wang in einer Ankündigung. „Unsere Arbeit umfasst ein neues Modell und die zugehörige Analyse, wie neue Daten alte Daten in diesen Netzwerken verdrängen können.“

Einige IoT-Netzwerke haben Knoten, die nur alle 24 Stunden oder seltener aktualisieren – der Betreiber bleibt im Dunkeln über den aktuellen Maschinenstatus. Doch selbst bei häufigerer Meldung dauert es, bis das System das Netzwerk mit neuen Informationen aktualisiert.

Mit diesem neuen Modell und Leitlinien wäre ein Netzwerk proaktiver darin, Daten auf aktuelle Werte zu modifizieren. „Praktisch gesprochen könnte dies genutzt werden, um sicherzustellen, dass ein IoT-Netzwerk alte Daten so schnell wie möglich bereinigt und mit neuen, genauen Daten arbeitet“, sagte Wang.

Die Verbreitung von Fehlinformationen in sozialen Medien ist ein Problem, dem alle Netzwerke gegenüberstehen – YouTube und Facebook bekamen Kritik für schlechte Reaktionen auf Online-Hass und Rassismus.

Die aktuelle Corona-Pandemie bringt dieses Thema erneut in den Fokus, da Google, Facebook und Twitter Tools entwickelt haben, um Gesundheits-Fehlinformationen und Rassismus zu reduzieren.

„Letztlich kann unsere Arbeit genutzt werden, um die besten Stellen zu bestimmen, an denen neue Daten in ein Netzwerk injiziert werden sollten, damit alte Daten schneller eliminiert werden“, sagte Wang.

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