МОСКВА, 27 августа. /ТАСС/. Исследователи из России создали высокоэффективный алгоритм для предсказания потерь в беспроводных сетях связи пятого поколения, основанный на базе методов машинного обучения. Его применение позволит повысить эффективность использования каналов связи на 30-40% по сравнению с уже существующими подходами, сообщила ТАСС пресс-служба МФТИ.
"Алгоритм протестирован на данных, полученных в ходе натурных экспериментов в условиях городской среды, а также на стандартизованных моделях каналов связи. Результаты показали стабильный прирост эффективности в различных сценариях, снизив потребление ресурсов канала более чем на 30 процентов без снижения надежности", - заявил заведующий лабораторией интеллектуальных систем связи МФТИ (Долгопрудный) Евгений Хоров, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как отмечают ученые, одна из ключевых особенностей протокола сетей связи пятого поколения заключается в том, что они в теории могут работать в режиме сверхнадежной передачи данных с минимальными задержками. Это позволяет использовать их для проведения хирургических операций, управления беспилотниками и автоматическими промышленными системами, для чего необходимо обеспечивать надежность передачи сигнала.
"В основе исследования лежит применение нейросетевых моделей для решения ключевой проблемы сетей в данном режиме работы - выбора оптимального режима передачи данных в быстро меняющихся условиях канала связи. Традиционные методы не всегда позволяют обеспечить строгие требования по задержке и надежности, особенно в сценариях с высокой мобильностью пользователей, поэтому мы решили изучить возможность применения нейросетевых алгоритмов", - пояснил научный сотрудник МФТИ Кирилл Глинский, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Проведенные исследователями эксперименты помогли им разработать алгоритм, который прогнозирует изменение качества канала на основе так называемой сверточно-рекуррентной нейронной сети. В отличие от уже существующих решений, разработка российских ученых позволяет поддерживать требуемое качество связи даже в сложных мобильных сценариях, а также учитывает то, что слишком оптимистичные прогнозы качества связи обычно ведут к более серьезным последствиям для стабильности сигнала, чем слишком консервативные оценки.
Проведенные исследователями расчеты и эксперименты показали, что учет различий между завышенными и заниженными прогнозами позволяет снизить расход ресурсов каналов на 30-40% по сравнению с уже существующими решениями. Это повысит пропускную способность сетей связи 5G и сделает их работу более предсказуемой и надежной при работе в сценариях, требующих минимальных задержек и потерь пакетов, подытожили ученые.