Uczenie maszynowe pomoże przy sieciach 5G i 6G
Naukowcy poszukują nowych możliwości związanych z optymalizacjami sieci bezprzewodowych oraz wybranych pasów częstotliwości. W całej sytuacji ma pomóc uczenie maszynowe.
Naukowcy mają nadzieję, iż będą mogli wykorzystać techniki uczenia maszynowego, które zostaną wbudowane bezpośrednio w sprzęty bezprzewodowe. Wszystko to po to, aby poprawić wykorzystywanie wybranych częstotliwości, dzięki czemu sprzęty będą mogły same zoptymalizować jej wykorzystanie. Badania sugeruję, iż modele korzystające z głębokiego uczenia są w tym procesie o 20 proc. bardziej skuteczne.
Inżynierowie spodziewają się, iż deep learning zostanie wykorzystany zarówno w przypadku milimetrowych fal 5G, jak również w ciągu dwóch najbliższych dekad przy urządzeniach terahercowych obsługujących sieci 6G. Głębokie uczenie miałoby także rozwiązać kłopot z zakłóceniami fizycznymi pojawiającymi się na bardzo wysokich częstotliwościach radiowych.