Aarhus Universityの准教授であるAlbena Mihovskaは、人工知能を使用してよりスマートで安全なワイヤレスエコシステムを可能にするMotor5Gプロジェクトを導入します。
theHorizon 2020資金によるMotor5Gプロジェクト埋め込みに焦点を合わせている人工知能（AI）ネットワークで生成されたデータをよりスマートに使用するための5G通信システム、およびネットワークオペレーターとサービスプロバイダーがトラフィックパターン、セキュリティリスク、ユーザー行動の変更に適応できるように自動化できるようにします。したがって、それは安全で信頼できる次世代のワイヤレスエコシステムへの道を開きます。
Motor5Gは、マルチアンテナやデータ転送技術を強化するためのドローンベースのテクノロジーの使用などの側面を考慮します。現実的なアンテナアレイに適用される新しい適応デジタルビームフォーミング技術のためのAIの使用。
交差層用アプリケーション用の人工知能の埋め込み
Motor5Gプロジェクトは、Adaptive Beamformingと呼ばれる基本的な物理レイヤーネットワークプロセスを置き換えることができるカジノ オンライン カジノラルネットワーク（NN）の開発に焦点を当てています。これは、小学校のアンテナがリアルタイムで送信または受信した放射ビームの方向を適応させることにより、信号の品質と信頼性を向上させるためのワイヤレス通信で使用される手法です。
ネットワーク予測のコンテキストでは、ワイヤレスチャネルの変化するプロパティを考慮してネットワークパフォーマンス予測の精度を改善するために、適応ビームフォーミングを使用できます。重みをリアルタイムで調整することにより、適応ビームフォーミングアルゴリズムを使用して、フェードや干渉などのワイヤレスチャネルの変化を説明し、信号の品質とネットワークのパフォーマンスに影響を与えます。
堅牢な6Gパフォーマンスのための深い学習
ネットワークデバイスの数は、6G通信システムに向かって進むにつれて増加し続けています。新しい範囲の周波数は割り当てられますが、以前のリソースは十分に活用されていません。
motor5gを使用した動的スペクトルアクセスへのブロックチェーンベースのアプローチ
現在のネットワークリソースは、モバイルデバイスとモバイルユーザーの劇的な増加により、接続要件を満たすには不十分になっています。これにより、帯域幅の可用性が高くなり、新しいネットワークリソースが需要があります。
体験品質の向上のための機械学習
エクスペリエンスの質は、エンドユーザーが認識しているようにコミュニケーションネットワークのパフォーマンスを評価する尺度です。 QOEは非常に複雑な問題です。QOEは非常に広範で学際的な概念であり、スループット、レイテンシ、パケット損失、ジッターなどの幅広いパラメーターの影響を受けます。
QOE指向のビデオ伝送をサポートするための客観的なビデオ品質評価（VQA）
マルチメディアテクノロジーの急速な発展と、拡張現実（AR）やVRなどの新しい形態のコンテンツの需要の増加により、モバイルネットワークがそのようなアプリケーションに必要な仕様を満たすことを困難にします。 360°のビデオは、通常のビデオよりも著しく高いビットレートの需要を持っている傾向があり、厳格な潜時要件の対象となります。
MM波の同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）
MM-波バンドは、利用可能な巨大な帯域幅を提供します。これは、密接に間隔を置いたオブジェクトを区別するための解像度の増加能力のためにアプリケーションを配置する際に使用することを有益にします。ただし、伝播環境のために深刻な減衰に直面するため、長距離アプリケーションで採用するのは適していません。
無人航空機用の安全で安全な設計
無人航空機（UAV）は、異なる高度、ホバリング能力、操縦性のために、非地球ネットワーク（NTN）ワイヤレス通信で重要な役割を果たします。ワイヤレス通信は、特にUAVの放送の性質に伴う情報セキュリティに課題をもたらします。
motor5gを使用した新しいビジネスモデル
現在のモバイル通信ネットワークの設計および展開方法に関して、大規模な技術変換は非常に困難です。純粋に技術的な影響を超えて、これらの変換は適応性と適時性の要件を課します。
Motor5Gプロジェクトは、ヨーロッパの研究人材のモビリティと発展に資金を提供しています
Motor5Gプロジェクトは、15人の初期段階の研究者（ESR）に資金を提供しており、博士号の賞に向けて研究とトレーニングをサポートしています。プロジェクトの傘下で提供される研究およびネットワーク活動への関与を通じて、彼らは研究志向の科学的側面と横方向のスキルの両方で、スキルを大幅に改善することができます。
このプロジェクトは、MarieSkłodowska-Curie Grant Agreement No 861219の下で、欧州連合のHorizon 2020研究およびイノベーションプログラムから資金を受け取っています。
注意してください、この記事は私たちの15版にも掲載されます四半期公開.
