Les techniques d’IA peuvent surmonter les problèmes non linéaires en extrayant des modèles automatiquement et efficacement.

La complexité de la conception des systèmes sans fil ne cesse de croître, de la transition de la technologie sans fil mobile de la 3G et de la 4G aux cas d’utilisation étendus de la 5G et à l’introduction de l’industrie 4.0. Poussés par la nécessité de gérer de manière optimale le partage de ressources précieuses avec un ensemble croissant d’utilisateurs, un nombre croissant d’ingénieurs se tournent vers l’intelligence artificielle (IA) pour résoudre les défis introduits par les systèmes modernes.

De l’optimisation des performances des appels à l’allocation des ressources en passant par la gestion des communications de véhicule à véhicule (V2V) et de véhicule à tout (V2X) entre les voitures autonomes, l’IA a apporté la sophistication nécessaire aux applications sans fil modernes d’aujourd’hui. À mesure que le nombre et les capacités de ces appareils en réseau augmentent, le rôle de l’IA dans le sans fil augmentera également. Pour le succès futur de la technologie, les ingénieurs doivent être conscients des principaux avantages et applications de l’IA dans les systèmes sans fil d’aujourd’hui, ainsi que des meilleures pratiques requises pour une mise en œuvre optimale.

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Pilotes pour l’IA dans le sans fil
Trois cas d’utilisation distincts ont défini la transition des réseaux mobiles vers la 5G et ont joué un rôle moteur dans l’adoption de l’IA par les ingénieurs. Ceux-ci inclus:

  • Optimiser la vitesse et la qualité des réseaux mobiles haut débit,
  • Le besoin de tarifs bas ultra-fiables et
  • Communication massive de type machine pour les connexions sensibles au facteur temps entre les appareils de l’Industrie 4.0.

Un ensemble croissant d’appareils en concurrence pour les ressources du même réseau et un nombre toujours croissant d’utilisateurs conduisent également à une complexité accrue des systèmes sans fil. Les modèles de modèles auparavant linéaires, autrefois compris grâce à des règles basées sur l’homme et au traitement humain des données, ne suffisent plus. Cependant, les techniques d’IA peuvent surmonter les problèmes non linéaires en extrayant des modèles automatiquement et efficacement. Ces techniques peuvent le faire au-delà de la capacité des approches humaines.

L’intégration de l’IA dans un environnement sans fil permet aux systèmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur de reconnaître les modèles dans les canaux de communication. Ces systèmes optimisent ensuite les ressources accordées à ce lien pour améliorer les performances. Comme les applications d’un réseau moderne se disputent les mêmes ressources sans l’utilisation de méthodologies d’IA, la gestion de ces réseaux devient une tâche presque impossible.

La sophistication de l’IA permet également une gestion de projet plus efficace, telle qu’une modélisation réduite des commandes. En incorporant des environnements simulés dans un modèle algorithmique en estimant le comportement des environnements source, les ingénieurs peuvent étudier rapidement l’effet dominant d’un système en utilisant des ressources informatiques minimales. Les avantages supplémentaires de l’utilisation de l’IA dans ce contexte peuvent inclure plus de temps pour explorer la conception et effectuer plusieurs itérations plus rapidement, réduisant ainsi la durée des cycles de production et les coûts associés.

Qualité des données
La qualité des données est essentielle à la réussite et à l’efficacité de la mise en œuvre de l’IA. Les modèles d’IA doivent être formés avec une gamme complète de données pour gérer correctement les scénarios du monde réel. Les applications fournissent la variabilité des données nécessaire aux concepteurs de réseaux 5G pour former de manière robuste l’IA en synthétisant de nouvelles données basées sur des primitives ou en les extrayant de signaux en direct. Le fait de ne pas explorer un large ensemble de données de formation et d’itérer sur différents algorithmes basés sur ces données pourrait entraîner une optimisation locale étroite au lieu d’une optimisation globale globale, compromettant la fiabilité de l’IA dans des scénarios réels.

Une approche robuste pour tester les modèles d’IA sur le terrain est tout aussi essentielle au succès. Si les signaux de test de l’IA ne sont capturés que dans des zones géographiques étroites et localisées, le manque de variabilité de ces données de formation peut avoir un impact négatif sur la façon dont un ingénieur peut aborder et optimiser la conception du système. Sans itérations étendues sur le terrain, les paramètres de cas individuels ne peuvent pas être utilisés pour optimiser l’IA pour des emplacements spécifiques, ce qui a un impact négatif sur les performances des appels.

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Des maisons intelligentes aux véhicules autonomes
La transformation numérique a été adoptée dans tous les secteurs, des télécommunications à l’automobile. Cette adoption accrue de la transformation a nécessité l’adoption généralisée de l’IA et est le principal moteur de son application.

Placer les communications électroniques dans des zones autrefois orientées mécaniquement génère de grandes quantités de données lorsque des applications telles que les maisons intelligentes, les réseaux de télécommunications et les véhicules autonomes (AV) se connectent. Les grandes quantités de données générées par ces applications facilitent le développement de futures techniques d’IA pour accélérer le processus de transformation numérique, mais aussi étirent les ressources du réseau de membres.

Formation IA ML

Figure 1. Les modèles entraînés remplacent les modèles non entraînés dans les systèmes sans fil.

Dans les télécommunications, l’IA est mise en œuvre à deux niveaux – au niveau de la couche physique (PHY) et au-dessus du PHY. L’application de l’IA pour améliorer les performances des appels entre deux utilisateurs est appelée opération PHY. Les applications des techniques d’IA aux couches physiques incluent la prédistorsion numérique, l’estimation de canal et l’optimisation des ressources de canal. Les applications supplémentaires incluent la conception de l’auto-encodeur qui couvre les ajustements automatiques des paramètres de l’émetteur-récepteur pendant un appel. La figure 1 montre une feuille de route pour l’utilisation des données et de l’IA pour former des modèles.

L’optimisation des canaux est l’amélioration de la connexion entre deux appareils, principalement l’infrastructure réseau et les équipements des utilisateurs tels que les téléphones mobiles. L’utilisation de l’IA aide à surmonter la variabilité du signal dans des environnements localisés grâce à des processus tels que la prise d’empreintes digitales et la compression des informations sur l’état des canaux.

Grâce aux empreintes digitales, l’IA peut optimiser le positionnement et la localisation des réseaux sans fil en cartographiant les perturbations des modèles de propagation dans les environnements intérieurs causées par des individus entrant et perturbant l’environnement. L’IA estime alors, en fonction de ces variations individualisées du signal 5G, la position de l’utilisateur. Ce faisant, l’IA surmonte les obstacles traditionnels associés aux méthodes de localisation en utilisant des comparaisons entre l’indication de l’intensité du signal reçu (RSSI) et le RSS des bases de données des fournisseurs. La compression des informations sur l’état des canaux, en revanche, est ce à quoi sert l’IA compresser les données des commentaires des utilisateurs équipement à une station de base. Cela garantit que la boucle de rétroaction informant la tentative de la station d’améliorer les performances de l’appel ne dépasse pas la bande passante disponible, provoquant l’abandon de l’appel.

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Les utilisations au-dessus du PHY concernent principalement l’allocation des ressources et la gestion du réseau. Alors que le nombre d’utilisateurs du réseau et les cas d’utilisation augmentent de manière exponentielle, les concepteurs de réseau se tournent vers les techniques d’IA pour répondre aux demandes d’allocation en temps réel. Des applications telles que la gestion des faisceaux, l’attribution du spectre et la planification sont utilisées pour optimiser la gestion des ressources d’un système central pour les utilisateurs simultanés et les cas d’utilisation du réseau.

Dans l’industrie automobile, l’utilisation de l’IA pour la connectivité sans fil rend possible une conduite autonome plus sûre. Les véhicules autonomes et les communications V2V/V2X des véhicules s’appuient sur des données provenant de plusieurs sources, notamment LiDAR, radar et capteurs sans fil, pour interpréter l’environnement. Le matériel présent dans les AV doit gérer les données de ces sources concurrentes pour fonctionner efficacement. L’IA permet la fusion de capteurs (fusion de signaux concurrents pour permettre au logiciel du véhicule de donner un sens à son emplacement et de déterminer comment il interagira avec son environnement en comprenant les messages omnidirectionnels).

Machines IA connectées

Figure 2. Les voitures connectées peuvent recueillir des données sur les véhicules à proximité et utiliser ces données pour éviter les collisions.

Cette approche des communications permet au véhicule d’établir un champ de « conscience » à 360 degrés des autres véhicules (figure 2) et des menaces potentielles d’accident dans son voisinage. Que ce soit par l’information du conducteur pour le véhicule ou la conduite autonome, l’utilisation de l’IA permet d’améliorer la sécurité routière et de réduire les accidents aux intersections.

Extension de l’IA dans la conception de systèmes sans fil
À mesure que les cas d’utilisation de la technologie sans fil se développent, la nécessité de mettre en œuvre l’IA dans ces systèmes augmente également. de

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5G, AV, IoT, ces applications n’auraient pas la sophistication nécessaire pour fonctionner efficacement sans l’utilisation de l’IA. La place de l’IA dans le paysage de l’ingénierie, en particulier la conception de systèmes sans fil, a connu une croissance exponentielle ces dernières années, et on peut s’attendre à ce que ce rythme de changement continue de croître – encore plus rapidement – à mesure que les cas d’utilisation et le nombre d’utilisateurs du réseau augmentent dans le monde. ère moderne.

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