In modernen Haushalten findet digitale Nutzung zunehmend parallel statt: Während Eltern im Homeoffice Videokonferenzen führen, nutzen Kinder das Netzwerk gleichzeitig für Gaming, YouTube oder TikTok. Bandbreitenkonflikte sind die Folge, die sich besonders negativ auf Echtzeitanwendungen auswirken. Störungen in der Übertragung führen zu vermindertem Nutzererlebnis, lösen Stressempfindungen aus und verringern die Konzentrationsfähigkeit im Arbeitsalltag.

Ziel eines modernen Heimnetzes muss es daher sein, eine gleichbleibend hohe Qualität der Anwendungserfahrung – kurz: Quality of Experience (QoE) – zu gewährleisten. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier einen technologischen Ansatz, um Netzwerkressourcen dynamisch und nutzerspezifisch zu steuern. In diesem Beitrag wird untersucht, welche Rolle KI künftig in Home-Gateways übernehmen kann – und warum die kommerzielle Umsetzung derzeit noch stockt.

Der Router als zentrale Intelligenz im Heimnetz

Als Schnittstelle zwischen Internet und Endgeräten eignet sich der Router (Home-Gateway) ideal, um netzwerkbezogene Optimierungsentscheidungen zentral zu steuern. Dort sollten daher auch die Mechanismen zur Verbesserung von QoE ansetzen. Um dies möglichst effektiv und auch dynamisch angepasst machen zu können, bietet sich der Einsatz von KI an.

Die Integration von KI in diese Geräte steckt jedoch noch in den Anfängen. Aktuelle Modelle verfügen kaum über die notwendige Rechenleistung, um anspruchsvolle ML-Modelle lokal auszuführen.

Zukünftige Generationen von Routern werden voraussichtlich mit dedizierten KI-Beschleunigern wie Neural Processing Units (NPUs) ausgestattet sein, wie sie bereits in Smartphones und Notebooks zum Einsatz kommen. Diese Hardware eröffnet neue Möglichkeiten für lokale Analyse und Entscheidungsfindung – ein entscheidender Schritt in Richtung autonomer Netzwerksteuerung.

Anwendungsfelder für KI im Heimnetz

Ein KI-System für das Heimnetz verfolgt das Ziel, Umgebungsdaten zu erfassen, zu analysieren und daraus Optimierungsmaßnahmen abzuleiten. Der technologische Aufbau eines solchen Systems umfasst mehrere Ebenen:

(1) Network Monitoring & Traffic Analysis

In dieser Phase wird der Netzwerkzustand kontinuierlich erfasst und ausgewertet. Zum Einsatz kommen Machine Learning (ML)- und Deep-Learning (DL) -Techniken für:

  • Traffic Classification (Erkennung von Endgeräten[1], Applikationen und Applikationstypen),
  • Traffic Prediction (Prognose des Bandbreitenbedarfs),
  • Fault Management (Störungserkennung),
  • Network Security (Anomalie-Detektion).

Solche Modelle[2][3] werden bislang vor allem in leistungsstarken Infrastrukturen wie Rechenzentren und Mobilfunknetzen erprobt. Der Einsatz in Home-Gateways scheitert aktuell an fehlender Rechenkapazität und begrenzter Energieeffizienz. Für unseren Anwendungsfall besteht die Problematik darin, dass in „offline“-Untersuchungen mit großen, statischen Beispieldatensätzen gearbeitet wird, die zu einmalig guten Ergebnissen führen. Die volatile Situation im Heimnetz wird dadurch kaum erfasst. Welche Fragestellungen sich dabei in Hinblick auf die DSGVO ergeben, muss weiter untersucht werden.

(2) Smarte Entscheidungsfindung und Ressourcensteuerung

Basierend auf den Monitoring-Daten trifft das System Entscheidungen zur Bandbreitenverteilung und Dienstepriorisierung. Dabei geht es nicht nur um die gerechte Verteilung der vorhandenen Bandbreite, sondern auch um adaptive Eingriffe in die Übertragungsqualität einzelner Applikationen.

So kann es beispielsweise sinnvoll sein, bei mehreren aktiven 4K-Streams eine Reduktion auf 1080p anzuregen – sofern die betroffenen Anwendungen über entsprechende Anpassungsmechanismen verfügen. Der Router kann dann den Anpassungsmechanismen vorspiegeln, dass eine scheinbare Bandbreitenknappheit besteht.

Für eine Entscheidung zur Durchführung etwaiger Maßnahmen werden in der Praxis derzeit meist regelbasierte Systeme oder einfache ML-Modelle wie Entscheidungsbäume eingesetzt.

(3) Operative Umsetzung im Netzwerk

Die Umsetzung erfolgt durch gezielte Steuerung der Schnittstellen und Warteschlangen im Router. Dazu können bereits etablierte Linux Standards wie Active Queue Management (AQM) herangezogen werden. Außerdem bieten neue Standards wie Wi-Fi 6 und Wi-Fi 7 hierfür erweiterte Steuerungsmöglichkeiten, die KI-gestützte Optimierungen unterstützen können. Hersteller wie Cisco, Aruba und Juniper setzen vergleichbare Konzepte bereits für ihre Hotspot-Systeme ein. Auch Chiphersteller wie Qualcomm, Broadcom und Mediatek, um einige zu nennen, integrieren erste KI-Funktionen direkt in ihre System-on-a-Chip (SoC) Architekturen.

(4) QoE messbar gemacht

QoE beschreibt die wahrgenommene Qualität einer Anwendung – beispielsweise die Stabilität des audiovisuellen Erlebens einer Videokonferenz oder die Ladegeschwindigkeit eines Streams insbesondere bei einem Wechsel von einem zum anderem Videostream.

Im Heimnetz ist die Erhebung objektiver QoE-Daten jedoch komplex. Anwendungen wie Teams, YouTube oder VoIP sind meist verschlüsselt. Das bislang erfolgreich eingesetzte Deep Packet Inspection (DPI) stößt zunehmend an seine Grenzen und geht mit den Prozessorressourcen zu verschwenderisch um.

Ein alternativer Ansatz besteht darin, auf Grundlage der oben angesprochene KI-gestützten „Traffic Classification“ die einzelnen Datenströme der Anwendungen zu identifizieren und deren QoS Parameter wie Latency, Jitter, Paketverlust und Bandbreite beim Durchlauf durch den Router passiv zu bestimmen.

Damit lässt sich ein indirektes Scoring-Modell für QoE darstellen. Dabei werden die idealen Werte der jeweiligen Applikation, wie sie von den Herstellern spezifiziert werden, herangezogen – beispielsweise für Latenz bei Echtzeitanwendungen – und mit den gemessenen Daten verglichen.

Initiativen zur Standardisierung laufen unter anderem im Broadband Forum (TR-421, TR-452) sowie in Arbeitsgruppen der IETF (IPPM, NMRG). Eine einheitliche, branchenweit akzeptierte QoE-Metrik existiert jedoch bislang nicht.

Ökonomische Realität: Margendruck als Innovationsbremse

Trotz technologischer Fortschritte gibt es auf ökonomischer Ebene eine entscheidende Hürde: die Kostenakzeptanz seitens der Serviceprovider und die derzeitigen Preis- und Lizenzmodelle der SoC Hersteller und Integratoren angesichts der hohen Stückzahlen.

Der Markt für Home-Gateways ist durch harten Preiswettbewerb und geringe Margen geprägt. Geräte müssen in großen Stückzahlen beschafft und oft subventioniert bereitgestellt werden – häufig mit langen Abschreibungszyklen. Die Integration von leistungsfähiger KI-Hardware würde die Gerätekosten deutlich steigern. Solange der Mehrwert für Endkunden nicht unmittelbar erkennbar oder monetarisierbar ist, fehlt vielen Providern der wirtschaftliche Anreiz für eine Umstellung. Zudem sind differenzierende Geschäftsmodelle für KI-gestützte Heimnetztechnologie bislang kaum entwickelt.

Eine flächendeckende Verbreitung ist erst dann realistisch, wenn sich neue Servicemodelle etablieren – etwa durch QoE-basierte Premiumtarife, Managed Home Services oder automatisierte Fehlererkennung mit reduzierten Supportkosten.

Fazit

Der Weg zu einem intelligenten Heimnetz mit automatischem QoE-Management ist technologisch vorgezeichnet, aber noch weit von der Massenmarktreife entfernt. Technisch gesehen erinnert die Anwendung der vielfältigen KI-Modelle eher an die experimentelle Alchemie des Mittelalters als an eine systematische Produktentwicklung. Es fehlt an einer Konsolidierung der KI-Modelle, an standardisierten Messmethoden und einer praxisreifen Hardwareintegration. Marktseitig mangelt es noch an tragfähigen Geschäftsmodellen und der Klärung datenschutzrechtlicher Aspekte.

Erst wenn Technologie und Wirtschaftlichkeit zusammenkommen, wird sich die Vision vom selbstoptimierenden Heimnetz durchsetzen können.

 

[1] Sogenanntes Device Fingerprinting

[2] Deep Learning for Network Traffic Monitoring and Analysis (NTMA): A Survey; Mahmoud Abbasi, Amin Shahraki, Amir Taherkordi Computer Communications 170 (2021) 19–41

[3] Unmasking the Internet: A Survey of Fine-Grained Network Traffic Analysis; Yebo Feng, Jun Li, Jelena Mirkovic, Cong Wu, Chong Wang, Hao Ren, Jiahua Xu, and Yang Liu; IEEE Communications Surveys & Tutorials · January 2025