Ученые Вышки ускоряют разработку беспроводных систем связи 5G и 6G с помощью ИИ-технологий
В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программное обеспечение для моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, основанное на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Программы позволяют узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком и приемником, а также могут преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.
В рамках проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030» в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программу для сбора и обработки данных моделирования трассировки лучей, которая позволяет узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком (например, вышкой сотовой связи) и приемником (мобильным устройством). Также ученые создали программу для обучения нейросети и ее применения для интерполяции данных моделирования трассировки лучей, чтобы преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.
Евгений Кучерявый,
руководитель проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030»
«Программа использует метод моделирования распространения радиоволн, который позволяет отслеживать все возможные пути распространения радиосигнала от передатчика к приемнику. Она анализирует данные о качестве сигнала и других параметрах, чтобы показать, как они изменяются в разных условиях, например при передвижении приемника. Таким образом, мы можем увидеть, как меняется качество связи, когда мы, например, перемещаемся на автомобиле или поезде».
Новый метод моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, который разрабатывает Центр ИИ, основан на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Он позволяет анализировать распространение сигналов и радиоволн через беспроводное пространство, учитывая различные факторы, такие как отражение от стен и препятствий. Это улучшит качество связи между устройствами, поможет предсказать зоны покрытия сети и оптимизировать расположение антенн для эффективной работы связи.
Машинное обучение значительно улучшает развитие сетей 5G и 6G, ускоряя и оптимизируя ключевые процессы. Например, анализируя данные о загрузке и равномерно распределяя трафик между различными узлами, можно обеспечивать высокую производительность сети. Изучая информацию о перемещении пользователей, алгоритмы предсказывают их будущее местоположение и совершенствуют процессы переключения между базовыми станциями. Это помогает обеспечить непрерывную связь и минимизировать задержки. Кроме того, машинное обучение может управлять лучом передачи данных, определять его оптимальное направление для каждого пользователя или устройства, что позволяет оптимизировать качество сигнала и увеличить его пропускную способность.
Владислав Просвиров,
стажер-исследователь проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030»
«В рамках проекта мы разрабатываем метод, который поможет увеличить скорость моделирования радиоканала с помощью трассировки лучей. Для достижения этой цели мы используем машинное обучение. Такое моделирование позволяет быстро проводить оценку различных беспроводных систем без необходимости реального развертывания приемников и передатчиков. Наша разработка может быть применима как в прикладных исследованиях различных беспроводных систем 5G и 6G, так и операторами связи».
Вам также может быть интересно:
На выставке-форуме «Россия» представили систему сертификации технологий ИИ «Интеллометрика» НИУ ВШЭ
В рамках дней Росстандарта на выставке-форуме «Россия» прошла дискуссия о том, как обеспечить доверие к технологиям искусственного интеллекта. Участники рассказали о подходах к испытаниям систем ИИ в промышленности, управлении городом, образовании, в области контроля вредных выбросов. На сессии также была представлена система добровольной сертификации технологий ИИ «Интеллометрика», разработанная в Вышке.
На Академическом форуме БРИКС обсудили возможности и угрозы искусственного интеллекта
В рамках Академического форума БРИКС, который на днях завершил свою работу в Москве, ученые, эксперты и представители бизнеса обсудили вопросы развития технологий искусственного интеллекта (ИИ), в том числе разработку стандартов и этических норм в этой области, а также совместные исследовательские проекты стран объединения.
ФКН ВШЭ и МТС открывают магистратуру по искусственному интеллекту
В ходе конференции True Tech Day МТС объявила об открытии в сентябре 2024 года магистратуры по направлению «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» на факультете компьютерных наук Высшей школы экономики. Цель программы — применение новых технологий в бизнесе и обучение специалистов, которые будут заниматься созданием инновационных продуктов, используя передовые методы машинного и глубинного обучения.
НИУ ВШЭ — лидер среди вузов по вкладу в развитие ИИ
15 мая состоялось вручение премии «AI Awards: создатели будущего 2024». Команда по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «Билайна» Big Data & AI* совместно с Brand Analytics объявили победителей рейтинга искусственного интеллекта, который составила нейросеть. Вышка стала победителем в индустриальной номинации «Вузы. Вклад в развитие ИИ».
«Новый стратегический проект усилит наши компетенции в области искусственного интеллекта»
Высшая школа экономики в рамках программы «Приоритет-2030» запускает новый стратегический проект «ИИ-технологии для человека». О том, какие задачи он решает, какие проекты войдут в его состав, зачем нужны конкурсы молодых ученых и компетенций и что будут делать ИИ-помощники для человека, в интервью «Вышке.Главное» рассказал научный руководитель стратпроекта, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ Алексей Масютин.
На площадке НИУ ВШЭ опубликована «Белая книга» оценки соответствия искусственного интеллекта
Технический комитет по стандартизации №164 «Искусственный интеллект», действующий на площадке НИУ ВШЭ, совместно с Палатой индо-российского технологического сотрудничества (CIRTC) и ассоциацией «РУССОФТ» опубликовали «Белую книгу» оценки соответствия искусственного интеллекта. В ней отражены подходы к стандартизации и этическому регулированию технологий ИИ в двух пилотных отраслях — здравоохранении и сельском хозяйстве.
«Подобно электричеству, ИИ может принести невероятную пользу»
Разработки в сфере искусственного интеллекта постепенно занимают ведущее место во всем мире. ИИ может принести невероятную пользу мировой экономике и благосостоянию, но порождает новые вызовы. Об этом в своем докладе рассказал профессор Университета Флориды, научный руководитель Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур нижегородской Вышки Панос Пардалос.
Быть, а не казаться: как вырастить из ИИ профессионала
Пока ученые спорят о пользе и вреде искусственного интеллекта, молодежь активно осваивает и интегрирует нейросети в свою жизнь, приспосабливая нашу реальность к новым условиям. О том, как дообучить LLM, чтобы они смогли служить полноценными ассистентами в профессиональной среде, обсудили в Вышке на воркшопе «Большие языковые модели в науке и в жизни».
«Нам нужно учиться общаться с сервисами искусственного интеллекта»
На платформе «Открытое образование» стартовал онлайн-курс «Что такое генеративный ИИ?», который поможет слушателям узнать больше о том, как правильно общаться с нейросетями, чтобы они лучше выполняли задачи. Как работает генеративный ИИ и как с его помощью создавать любой контент, рассказала эксперт Центра непрерывного образования, старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска ФКН Дарья Касьяненко.
«Специалист по Data Science» ВШЭ — первая программа переподготовки с аккредитацией Альянса в сфере ИИ
Согласно итогам экспертизы, программа Высшей школы экономики охватывает современные области анализа данных и машинного обучения и помогает нетехническим специалистам приобрести базовые знания в области больших данных и искусственного интеллекта. Это уже шестая образовательная программа факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, получившая престижную профессионально-общественную аккредитацию.