人工智能有助于推动无线通信的进步

一波新的通信技术正在迅速到来，UBC·奥卡诺根大学的研究人员正在研究配置下一代移动网络的方法。

Anas Chaaban博士在UBCO通信理论实验室工作，那里的研究人员正忙于分析一种理论上的无线通信架构，该架构将被优化以处理不断增加的数据负载，同时更快地发送和接收数据。

UBCO工程学院助理教授Chaaban博士解释说，下一代移动网络有望在可靠性、覆盖范围和智能等许多方面超过5G。

好处远不止速度。他表示，下一代技术预计将是一个完全集成的系统，允许设备、消费者和周围环境之间的即时通信。

这些新网络将需要支持大规模连接、超低延迟、超高可靠性、高质量体验、高能效和低部署成本的智能架构。

“满足这些严格要求的一种方法是通过利用人工智能的最新进展来重新思考传统的通信技术，”他说。“传统上，波形设计、信道估计、干扰缓解以及错误检测和纠正等功能是基于理论模型和假设开发的。这种传统方法无法适应新兴技术带来的新挑战。”

研究人员正在使用一种名为transformer masked autoencoders的技术开发提高效率、适应性和鲁棒性的技术。查班博士说，尽管这项研究面临许多挑战，但预计它将在下一代通信网络中发挥重要作用。

“我们正在研究获取图像或视频文件等内容的方法，并将它们分解成更小的数据包，以便传输给接收方，”他表示，“有趣的是，我们可以扔掉一些数据包，并依靠人工智能在接收方恢复它们，然后将它们重新连接在一起，以重新创建图像或视频。”

他补充说，即使在今天，用户也认为这种体验是理所当然的，但下一代技术——虚拟现实将成为包括手机通话在内的日常通信的一部分——将大大改善无线系统。潜力是无与伦比的。

“人工智能为我们提供了开发复杂架构的能力，这些架构推动通信技术向前发展，以应对虚拟现实等先进技术的激增，”Chaaban说。“通过共同解决这些错综复杂的问题，下一代无线技术可以开创一个自适应、高效和安全通信网络的新时代。”

来源: Materials provided by University of British Columbia Okanagan campus.
注明: Content may be edited for style and length. Journal Reference: Abdullah Zayat, Mahmoud A. Hasabelnaby, Mohanad Obeed, Anas Chaaban. Transformer Masked Autoencoders for Next-Generation Wireless Communications: Architecture and Opportunities. IEEE Communications Magazine, 2023; 1 DOI: 10.1109/MCOM.002.2300257