По словам заведующего лабораторией интеллектуальных систем связи МФТИ Евгения Хорова, исследователям уже удалось протестировать алгоритм на данных, которые были получены в ходе реальных экспериментов в городской среде и стандартизированных моделях каналов связи.
«Результаты показали стабильный прирост эффективности в различных сценариях, снизив потребление ресурсов канала более чем на 30 процентов без снижения надежности», — объясняет Хоров.
Разработка базируется на применении нейросетевых моделей, которые помогают выбирать оптимальный режим передачи данных в быстро меняющихся условиях. Как пояснил научный сотрудник МФТИ Кирилл Глинский, «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».
В основе решения лежит сверточно-рекуррентная нейронная сеть, прогнозирующая изменение качества канала. Ученые отмечают, что их алгоритм учитывает специфику прогнозирования: слишком оптимистичные оценки качества связи приводят к более серьезным последствиям для стабильности сигнала, чем консервативные.
Предполагается, что применение данной разработки позволит сделать работу сетей 5G более предсказуемой, что критически важно для таких сфер, как промышленная автоматизация, управление беспилотниками и проведение хирургических операций.
Ранее «Телеспутник» рассказывал, какую роль 5G должен сыграть в цифровом развитии страны. Потребление мобильного интернета в России растет – в 2025 году пользователи увеличили расход трафика на 12,5%. Повышающаяся нагрузка на сеть исчерпывает возможности инфраструктуры 4G.
Фото: пресс-служба МФТИ
_69a68af62ee81.jpg)
