Une nouvelle technologie permettant de gérer les demandes sur les réseaux mobiles de plusieurs utilisateurs utilisant des fréquences térahertz a été développée par des informaticiens de l’Université de Leicester.
Alors que nous assistons à une explosion du nombre d’appareils rejoignant « l’Internet des objets », cette solution pourrait non seulement améliorer la vitesse et la consommation d’énergie des utilisateurs d’appareils mobiles, mais pourrait également contribuer à tirer parti des avantages de la prochaine génération de technologies mobiles, la 6G.
Ils ont détaillé la technologie dans une nouvelle étude publiée dans IEEE Transactions on Communications.
La demande en matière de réseau de télécommunications mobiles au Royaume-Uni est croissante, Cell Uk estimant que vingt-cinq thousands and thousands d’appareils sont connectés aux réseaux mobiles, un chiffre qui devrait atteindre trente milliards d’ici 2030. À mesure que « l’Internet des objets » se développe, de in addition en in addition de systems seront en compétition pour l’accès à ces réseaux.
Des technologies de télécommunication de pointe ont été mises en put pour les apps actuelles de la 5G, mais avec la demande croissante d’un plus grand nombre d’utilisateurs et d’appareils, ces systèmes présentent des connexions plus lentes et une consommation d’énergie coûteuse. Ces systèmes souffrent du problème d’auto-interférence qui affecte gravement la qualité et l’efficacité de la communication. Pour relever ces défis, une approach connue sous le nom de duplex à division multiporteuse (MDD) a été récemment proposée et étudiée, qui permet à un récepteur du réseau d’être presque exempt d’auto-interférence dans le domaine numérique en s’appuyant uniquement sur le sign de Fourier rapide. traitement de transformation (FFT).
Ce projet a proposé une nouvelle technologie pour optimiser l’attribution d’un ensemble de sous-porteuses et le nombre de clusters de details d’accès et améliorer la qualité de la communication dans différents réseaux. L’équipe a testé sa technologie dans une simulation basée sur un environnement industriel réel, et a constaté qu’elle surpassait les systems existantes. Une réduction de la consommation d’énergie de 10% peut être obtenue par rapport à d’autres technologies de pointe.
Le professeur Huiyu Zhou, chercheur principal principal de l’école d’informatique et de sciences mathématiques de l’université de Leicester, a déclaré : « Grâce à la technologie que nous proposons, les systèmes 5G/6G nécessitent moins de consommation d’énergie, ont une sélection as well as rapide des appareils et une allocation moindre des ressources. Les utilisateurs peuvent avoir l’impression que leur communication cellular est plus rapide, moreover significant et avec une demande de puissance réduite.
« L’Université de Leicester dirige le développement de methods d’IA pour la sélection de périphériques et le regroupement de points d’accès. Les systems d’IA, en particulier l’apprentissage par renforcement, nous aident à rechercher rapidement et efficacement les meilleurs paramètres utilisés dans les systèmes de conversation sans fil proposés. économiser de l’énergie, des ressources et du travail humain. Sans utiliser les systems d’IA, nous consacrerons beaucoup moreover de temps à restituer les meilleurs paramètres pour la configuration du système et la sélection des appareils dans le réseau.
L’équipe poursuit désormais ses travaux sur l’optimisation des technologies proposées et la réduction de la complexité informatique de la approach. Le code source de la méthode proposée a été publié et partagé avec le monde entier pour promouvoir la recherche.
L’étude fait partie du projet 6G BRAINS, financé par l’UE, qui développera une plateforme d’auto-apprentissage basée sur l’IA pour allouer les ressources de manière intelligente et dynamique, améliorant ainsi la capacité et la fiabilité, ainsi que la précision du positionnement tout en réduisant la latence de réponse pour les futures purposes industrielles de une échelle significant et des demandes variables. Ce projet a reçu un financement du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne dans le cadre de la convention de subvention n° 101017226.
