À mesure que la complexité des systèmes sans fil augmente, l’IA devient la clé pour relever les défis

À mesure que la technologie sans fil mobile passe à la 5G, la complexité de la conception des systèmes sans fil augmente.

Actuellement, en raison de la demande croissante d'élargissement de la base d'utilisateurs, il est nécessaire de renforcer l'optimisation et le partage de ressources précieuses, et cela augmente également la difficulté de la gestion des réseaux sans fil. Ces ajustements obligent les ingénieurs à percer. méthodes traditionnelles basées sur des règles et trouver de nouvelles solutions. L’IA devient leur solution incontournable aux défis des systèmes modernes.

Récemment, Houman Zarrinkoub, chef de produit principal de MathWorks, a souligné dans l'article "La clé pour surmonter la complexité dans la conception de systèmes sans fil modernes" que de la gestion des communications entre les voitures autonomes à l'optimisation de l'allocation des ressources d'appel mobile, l'IA est un catalyseur important pour les applications sans fil modernes. Le développement apporte la complexité nécessaire.

Aujourd'hui, à mesure que le nombre et la gamme d'appareils connectés au réseau augmentent progressivement, l'importance de l'IA dans le domaine du sans fil a également considérablement augmenté. Les ingénieurs doivent être prêts à introduire l'IA dans des systèmes de plus en plus complexes et à comprendre les avantages et les applications de l'IA dans les systèmes sans fil, ainsi que les meilleures pratiques de mise en œuvre, ce qui sera la clé du succès futur de la technologie des systèmes sans fil, a déclaré Houman Zarrinkoub.

1 La nécessité de communiquer avec des machines à grande échelle : ce sont trois cas d'utilisation différents dans les réseaux modernes et les compétences qui poussent les ingénieurs à adopter l'IA.

Alors que les appareils se disputent les ressources réseau et que le nombre d'utilisateurs et d'applications pour les systèmes sans fil continue d'augmenter, les modèles de conception linéaires autrefois compris comme des règles humaines ne sont plus à la hauteur. Cependant, en extrayant automatiquement et efficacement des modèles arbitraires, l’IA peut mieux résoudre des problèmes non linéaires au-delà des capacités des méthodes humaines.

Dans ce cas, l'intelligence artificielle fait référence aux systèmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond utilisés pour identifier des modèles dans les appareils connectés et les canaux de communication humains, et ces systèmes améliorent les performances en optimisant les ressources de ce lien. En termes simples, gérer un réseau pour ces différents cas d’utilisation sans tirer parti des méthodes d’IA est une tâche presque impossible.

De plus, l'intelligence artificielle est également utile dans la gestion de projet. En estimant le comportement de l'environnement source, l'intégration de l'environnement de simulation dans le modèle algorithmique permet aux ingénieurs d'étudier les principaux effets du système plus rapidement avec un minimum de ressources informatiques, laissant ainsi plus de temps pour explorer la conception et les itérations ultérieures, réduisant ainsi les coûts et le développement. temps.

Légende : Flux de travail de l'IA pour le sans fil - génération de données, formation, vérification et test de l'IA, et déploiement sur le matériel

2 Meilleures pratiques pour l'application de l'IA dans les systèmes sans fil

Entrer dans le le stade de l’application, la taille et la qualité des données jouent un rôle crucial dans le déploiement efficace des modèles d’IA.

Pour gérer une gamme de scénarios du monde réel, ces modèles doivent être formés à l'aide d'un large éventail de données. En synthétisant de nouvelles données basées sur des primitives ou en les extrayant de signaux sans fil, les applications de systèmes sans fil fourniront également aux concepteurs de réseaux 5G les modifications de données nécessaires pour former de manière robuste l'IA. Sans un vaste ensemble de données d’entraînement sur lequel itérer sur différents algorithmes, le résultat final peut être une optimisation locale étroite plutôt qu’une optimisation globale de l’ensemble.

En outre, une approche robuste pour tester les modèles d’IA sur le terrain est essentielle.

La variation du signal nécessaire pour tester la technologie d'IA est l'un des problèmes, et les signaux capturés dans des environnements géographiques locaux étroits peuvent nuire à la manière dont les ingénieurs optimisent la qualité de la conception. Sans itération sur le terrain, les paramètres des cas individuels ne seront pas non plus utilisés pour optimiser l'IA pour des emplacements spécifiques, ce qui aura un impact négatif sur les performances des appels.

3 Principaux domaines d'application de l'IA dans le monde sans fil

La transformation numérique dans des domaines tels que les télécommunications et l'automobile nécessite également la participation de l'IA, et l'IA est également le principal moteur de ces applications.

À mesure que des applications telles que les villes intelligentes, les réseaux de télécommunications et les véhicules autonomes (VA) deviennent connectées, placer les communications électroniques dans des zones qui étaient autrefois orientées mécaniquement peut générer de grandes quantités de données, mais les ressources réseau supplémentaires seront également mises à rude épreuve.

Dans le secteur des télécommunications, l'IA est déployée à deux niveaux - la couche physique (PHY) et au-dessus du PHY, où l'application d'IA utilisée pour améliorer les performances de connexion de deux lignes d'abonnés est appelée fonctionnant au niveau du PHY. L'application de la technologie IA au niveau physique comprend la prédistorsion numérique, l'estimation du canal et l'optimisation des ressources du canal, ainsi que l'ajustement automatique des paramètres de l'émetteur-récepteur pendant un appel, ce qui peut également être appelé conception d'encodeur automatique.

L'optimisation des canaux fait référence à l'amélioration de la connexion entre deux appareils, en particulier la connexion entre l'infrastructure réseau et l'appareil utilisateur. Souvent, cela signifie également utiliser l’IA pour surmonter la variabilité du signal dans l’environnement local grâce à des techniques telles que la prise d’empreintes digitales et la compression des informations sur l’état des canaux.

Grâce à la reconnaissance des empreintes digitales, l'IA peut cartographier les interférences avec les modèles de propagation dans les environnements intérieurs (causées par une entrée personnelle) pour optimiser le positionnement des réseaux sans fil. L'IA estime l'emplacement de l'utilisateur en fonction de ces changements personnalisés du signal 5G. Dans le même temps, la compression des informations sur l'état du canal peut utiliser l'IA pour compresser les données de retour de l'équipement utilisateur vers la station de base, garantissant ainsi que la boucle de rétroaction qui informe la station de base d'essayer d'améliorer les performances des appels ne dépasse pas la bande passante disponible, ce qui entraîne interruption d'appel.

Above-PHY est principalement utilisé pour la gestion du réseau et l'allocation des ressources, telles que les applications de planification, de gestion des faisceaux et d'attribution du spectre. Il fait référence à la fonction de gestion et d'optimisation des ressources du système de base et peut être utilisé pour des utilisateurs et des cas d'utilisation concurrents. dans le réseau. À mesure que le nombre d’utilisateurs du réseau et les cas d’utilisation augmentent, les concepteurs de réseaux se sont tournés vers la technologie de l’intelligence artificielle pour répondre aux besoins de distribution en temps réel.

Dans le domaine automobile, la connectivité sans fil utilisant l’IA rend possible la conduite autonome en toute sécurité. Les véhicules autonomes (VA) s'appuient sur des données provenant de plusieurs sources, notamment des capteurs lidar, radar et sans fil, pour interpréter leur environnement. Le matériel des voitures autonomes doit traiter les données de nombreux signaux concurrents, et l'IA peut réaliser la fusion de capteurs pour fusionner les signaux concurrents afin que le logiciel du véhicule puisse comprendre son emplacement et déterminer comment il interagit avec l'environnement.

À mesure que les cas d'utilisation de la technologie sans fil se développent, la nécessité d'appliquer l'intelligence artificielle dans ces systèmes augmente également. Sans l’IA, les systèmes tels que la 5G, les voitures autonomes et les applications IoT n’auront pas la complexité nécessaire pour fonctionner efficacement. Même si le rôle de l’IA dans l’ingénierie, et en particulier dans la conception de systèmes sans fil, s’est accru ces dernières années, on peut s’attendre à ce qu’il continue à croître à un rythme encore plus rapide à mesure que le nombre de cas d’utilisation et d’utilisateurs du réseau augmente.

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