Windows Updates - KI-Modell reduziert Bugs laut Microsoft um mehr als die Hälfte

Für Windows-Updates setzt Microsoft seit eingier Zeit auf die Hilfe von künstlicher Intelligenz respektive Machine Learning - Abstürze sollen nur noch halb so oft erfolgen wie zuvor.

von Manuel Schulz,
02.10.2019 20:02 Uhr

Das Windows 10 April-2018-Update ist Stand jetzt nach wie vor das verbreitetste Update - die Verteilungsgeschwindigkeit soll sich laut Microsoft durch den Einsatz von Machine Learning in Zukunft aber spürbar erhöhen. (Bild: AdDuplex)Das Windows 10 April-2018-Update ist Stand jetzt nach wie vor das verbreitetste Update - die Verteilungsgeschwindigkeit soll sich laut Microsoft durch den Einsatz von Machine Learning in Zukunft aber spürbar erhöhen. (Bild: AdDuplex)

Microsoft nutzt seit einiger Zeit zur Qualitätsverbesserung der Windows 10 Updates die Hilfe von künstlicher Intelligenz respektive Machine Learning (eine Subkategorie der künstlichen Intelligenz). Obwohl die Updates nach wie vor zahlreiche Fehler enthalten, zieht Microsoft in einem Blog Post eine positive Bilanz.

Microsoft arbeite ständig daran, die Stabilität und Qualität der Updates zu verbessern und Machine Learning helfe, die Bugs bei Windows Updates deutlich zu reduzieren, indem potenziell problematische PC-Konfigurationen früher erkannt werden und das Update dann erst nach einem entsprechenden Fix bekommen.

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Die Verwendung von Machine Learning (das erste Mal von Microsoft für das 1803-Update im April 2018 genutzt) habe bereits bei den letzten paar großen Updates für eine Reduzierung der Abstürze und Treiberprobleme gesorgt.

Gleichzeitig bestimmt Microsoft durch Machine Learning anhand von Telemetriedaten, wann der beste Zeitpunkt ist, ein Update für bestimmte PCs (also deren Hardware-Konfiguration)freizugeben. Dadurch konnte bei den drei häufigsten Fehlerquellen eine deutliche Verringerung festgestellt werden und die Updates schneller verteilt werden als bislang.

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Der Einsatz des Machine Learning-Modells habe bei den drei häufigsten Problemen mit Windows Updates für eine deutliche Reduzierung (linke Säule) gesorgt gegenüber der herkömmlichen Herangehensweise (rechte Säule). (Bild: Microsoft Blog)Der Einsatz des Machine Learning-Modells habe bei den drei häufigsten Problemen mit Windows Updates für eine deutliche Reduzierung (linke Säule) gesorgt gegenüber der herkömmlichen Herangehensweise (rechte Säule). (Bild: Microsoft Blog)

Vom System initiierte Deinstallationen des Updates, Kernel Mode-Abstürze sowie Treiberprobleme würden durch die KI-Auswahl der zuerst für das Update freigegebenen PC-Konfigurationen deutlich verringert. Die ersten beiden Fehler um mehr als die Hälfte, Treiberprobleme nach dem Update sogar auf nur noch ein Fünftel im Vergleich zu vor dem Einsatz von ML (siehe Diagramm oben).

Die Windows-Updates werden in Wellen verteilt - die KI entscheidet an wenDie Windows-Updates werden in Wellen verteilt - die KI entscheidet an wen

Einige Fehler passieren nur unter sehr spezifischen Bedingungen. Daher hat Microsoft bei der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nun noch genauere Vorgaben für die Computerauswahl gestellt.

Anpassung der Entscheidungsfaktoren

Beim April-Update 2018 (Version 1803) gab es nur 6 Faktoren, die das KI-Modell bei der Auswahl berücksichtigte. Für das Mai-Update 2019 waren es schon 35.

Dass das jedoch keine fehlerfreien Updates garantiert, hat die Community schnell festgestellt: Ungewollte Farbdarstellung, Soundprobleme in Spielen oder ungewohnt hohe CPU-Last waren einige der Fehler des letzten Windows 10 Updates.

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Unterm Strich ist Microsoft mit dem Einsatz des ML-Modells zufrieden und will das Verfahren sowie die als Basis genutzten Kriterien in Zukunft noch weiter ausbauen, um einerseits Bugs in Windows Updates zu verringern und andererseits schneller darauf reagieren zu können, wenn welche bei bereits geupdateten PCs auftreten.


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