Войти в почту

В России создали ИИ-алгоритмы для разработки систем связи 5G и 6G

Исследователи из России разработали нейросетевые алгоритмы, позволяющие моделировать распространение радиоволн и терагерцового излучения между приемниками и передатчиками сигналов в сетях связи пятого и шестого поколений.

В России создали ИИ-алгоритмы для разработки систем связи 5G и 6G
© globallookpress.com

Их использование поможет улучшить качество связи и оптимизировать расположение антенн, сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.

"Программа использует метод моделирования распространения радиоволн, который позволяет отслеживать все возможные пути распространения радиосигнала от передатчика к приемнику. Она анализирует данные о качестве сигнала и других параметрах, чтобы показать, как они изменяются в разных условиях, например, при передвижении приемника. Мы можем увидеть, как меняется качество связи, когда мы перемещаемся на автомобиле или поезде", - пояснил профессор Московского института электроники и математики НИУ ВШЭ (Москва) Евгений Кучерявый, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Профессор Кучерявый и его коллеги разработали в рамках проекта "Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030" сразу несколько алгоритмов, предназначенных для моделирования того, как распространяются сигналы между приемниками и передатчиками сигналов в сетях связи пятого и шестого поколений. Эти сети особенно чувствительны к появлению препятствий на пути распространения сигнала и источников помех.

"В рамках проекта мы разрабатываем метод, который поможет увеличить скорость моделирования радиоканала с помощью трассировки лучей. Для достижения этой цели мы используем машинное обучение. Такое моделирование позволяет быстро проводить оценку различных беспроводных систем без необходимости реального развертывания приемников и передатчиков. Наша разработка может быть применима как в прикладных исследованиях различных беспроводных систем 5G и 6G, так и операторами связи", - добавил научный сотрудник МИЭМ НИУ ВШЭ Владислав Просвиров, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Исследователи ожидают, что нейросети и связанные с ними алгоритмы позволят улучшить качество связи между устройствами, повысить эффективность прогнозирования зон покрытия сетей, а также повысить их пропускную способность и минимизировать задержки при передаче информации.