- UMA e Keysight: IA/ML superam métodos antigos para tecnologia sem fio.
- A plataforma da Keysight avalia IA sem fio em cenários do mundo real.
- O desenvolvimento visa estabelecer padrões globais de IA sem fio com o 3GPP RAN-1.
Em uma colaboração inovadora entre a Universidade de Málaga (UMA) e a Keysight, pesquisadores desenvolveram com sucesso um modelo de inteligência artificial/aprendizado de máquina (IA/ML) destinado a revolucionar a comunicação sem fio na próxima era dos sistemas 6G.
Esta tecnologia de ponta promete otimizar o desempenho sem fio, melhorando a precisão das Informações de Estado do Canal (CSI), um componente crítico para manter comunicações confiáveis com altas taxas de dados e sistemas de múltiplas antenas.
UMA e Keysight pioneiras na integração de IA para aprimoramento do CSI
Pesquisadores sem fio da UMA, em parceria com a Keysight, enfrentaram o desafio de otimizar o desempenho sem fio, concentrando-se no processo computacional e intensivo em recursos de cálculo e relatórios precisos das Informações de Estado do Canal (CSI). Tradicionalmente um gargalo, esse aspecto da comunicação sem fio agora é um candidato principal para a integração de tecnologias de IA e ML.
O esforço colaborativo resultou na criação de um modelo de IA/ML dedicado a aprimorar o feedback CSI para sistemas 6G. A Keysight, em conjunto com a UMA, desenvolveu uma plataforma de gêmeo digital projetada para emular o desempenho do mundo real de modelos de ML.
Esta plataforma, integrada à ferramenta de modelagem PathWave System Design (SystemVue) da Keysight, permite que os pesquisadores avaliem o modelo sob uma ampla variedade de condições, incluindo perfis de desvanecimento e outros cenários de teste críticos.
A importância deste desenvolvimento reside em sua capacidade de superar as abordagens tradicionais, aproveitando o poder da IA e do ML, abrindo assim caminho para sistemas sem fio mais eficientes e adaptativos.
Adoção em toda a indústria: interface SystemVue da Keysight
Em um grande passo em direção à adoção generalizada, a colaboração levou à criação de uma camada de interface que conecta perfeitamente o SystemVue da Keysight a qualquer algoritmo de IA/ML que adira às APIs e estruturas comuns de IA/ML.
Este avanço significa que toda a indústria agora pode aproveitar o poder da IA na otimização da comunicação sem fio, já que a interface abre a porta para a fácil integração de vários algoritmos no SystemVue da Keysight.
Esta interface transformadora permite flexibilidade na implantação de diferentes algoritmos de IA/ML, fornecendo à indústria as ferramentas para adaptar e aprimorar os sistemas sem fio de acordo com seus requisitos exclusivos.
Em um esforço concertado para impulsionar padrões em toda a indústria e garantir a integração perfeita desta tecnologia inovadora, a Keysight e a UMA estão colaborando ativamente para apresentar suas descobertas ao órgão de padrões Radio Access Network (3GPP RAN-1) do Projeto de Parceria de Terceira Geração para a Release 18.
Esta iniciativa visa estabelecer padrões globais para a integração do feedback CSI aprimorado por IA em sistemas 6G, promovendo a interoperabilidade e pavimentando o caminho para uma nova era na comunicação sem fio.
O compromisso da colaboração em envolver o órgão de padrões 3GPP RAN-1 reflete a dedicação de garantir que esta inovação se torne uma solução universalmente aceita e implementada na indústria de telecomunicações.
A colaboração entre a UMA e a Keysight representa um salto monumental para frente na tecnologia sem fio, particularmente no contexto dos sistemas 6G. Ao integrar com sucesso IA e ML na otimização das Informações de Estado do Canal, os pesquisadores abriram novas possibilidades para comunicações sem fio confiáveis e de alto desempenho.
Com a interface desenvolvida pela Keysight, a indústria agora tem uma solução padronizada e adaptável para usherizar a era dos sistemas sem fio aprimorados por IA, pronta para redefinir o futuro da comunicação.
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Emman Omwanda
A especialidade de Emmanuel Omwanda reside nos mercados de criptomoedas, abrangendo tanto a análise fundamentalista quanto a técnica. Ele trabalhou anteriormente em diversos sites de mídia de criptomoedas antes de se juntar à Cryptopolitan, incluindo CoinEdition, The Crypto Basic, CryptoNews Flash e DroomDroom. Ele possui uma Licenciatura em Ciências (BSc.) em Matemática e Ciência da Computação pela Universidade Kenyatta, no Quênia, e está atualmente no último ano de graduação em Artes em Comunicação e Estudos de Mídia.
