• O NAMA
  • Vijesti
  • Hightech Webinar
    • Hightech berza
  • Who is who?
    • Predstavljamo
  • Resursi
    • Pametno zdravlje
    • ICT kao horizontalna djelatnost
    • Pametna poljoprivreda
    • Pametna energetika
    • Tehnologija u turizmu
  • Kontakt

Crnogorski portal za visokotehnološko preduzetništvo

Login

Register

Login
HighTech HubHighTech Hub
HighTech HubHighTech Hub
The secret of getting ahead is getting started.
  • O NAMA
  • Vijesti
  • Hightech Webinar
    • Hightech berza
  • Who is who?
    • Predstavljamo
  • Resursi
    • Pametno zdravlje
    • ICT kao horizontalna djelatnost
    • Pametna poljoprivreda
    • Pametna energetika
    • Tehnologija u turizmu
  • Kontakt
Istraživači tvrde da će duboko mašinsko učenje pokretati 5G i 6G “razumni radio”

Istraživači tvrde da će duboko mašinsko učenje pokretati 5G i 6G “razumni radio”

May 1, 2020 Hightech vijesti, ICT kao horizontalna djelatnost No Comments

Decenijama su amaterski dvosmjerni radijski korisnici komunicirali širom čitavih kontinenata, birajući odgovarajuću radijsku frekvenciju u odgovarajuće doba dana, što je bilo luksuz, omogućen relativno malim brojem korisnika i uređaja koji su dijelili vazdušne talase. Ali, kako se prenosivi radijski uređaji umnožavaju u telefonima i IoT uređajima, pronalaženje učestanosti bez smetnji postaje sve teže, pa zato istraživači namjeravaju da upotrijebe duboko učenje, kako bi napravili razumni radio, koji trenutno podešava radijske frekvencije da bi se postigli najbolji rezultati.

Istraživači sa Instituta za bežičnu IoT tehnologiju Sjeveroistočnog univerziteta, objasnili su da povećavanje broja i gustine prenosivih IoT uređaja stvara nove izazove za optimizaciju bežične mreže; dati pojas radijskih frekvencija mogu dijeliti stotine malih radija, osmišljenih da rade u istoj zajedničkoj oblasti, svaki sa svojim posebnim znakovnim osobinama i izmjenama za prilagođavanje promijenjenim uslovima. Mnoštvo uređaja umanjuje uspješnost nepromjenjivih matematičkih modela, kada se predviđa koji djelovi spektra mogu biti slobodni u zadatom djeliću sekunde.

Tu nastupa duboko učenje. Istraživači se nadaju da će pomoću tehnika mašinskog učenja, ugrađenih u hardver bežičnih uređaja, poboljšati korišćenje frekvencija, tako da uređaji mogu samostalno da razviju strategiju optimizovanog korišćenja spektra pomoću vještačke inteligencije. Prva ispitivanja ukazuju na to da modeli sa dubokim učenjem imaju prosječno 20% bolju tačnost klasifikacije nego tradicionalni sistemi, kada se bore sa šumnim radijskim kanalima, i moći će da podrže na stotine uređaja u isto vrijeme, umjesto desetina. Uz to, arhitektura dubokog učenja, razvijena za ovu svrhu, biće korisna i za brojne druge zadatke.

Jedan ključni izazov u izvršavanju dubokog učenja za ovu primjenu je ogromna količina podataka, koja će se morati obrađivati brzo da bi se vršila neprestana analiza. Duboko učenje može da se oslanja na desetine miliona činilaca, i zato mu mogu trebati mjerenja iz podataka od preko sto megabajta po sekundi, na nivou milisekundi. Ovo prevazilazi mogućnosti čak i najsnažnijih ugrađenih uređaja koji su dostupni, navode istraživači, i malo kašnjenje zahtijeva da se rezultati ne obrađuju na oblaku (cloud).

Zbog toga će cilj biti smanjivanje modela dubokog učenja dok ne budu mogli da se izvršavaju na malim uređajima, i korišćenje složenih postrojenja za testiranje – bežičnih fabrika podataka, da se unaprijedi softver kako i hardver napreduje, podižući otpornost na neprijateljske napade. Istraživači predviđaju upotrebu učenja u 5G milimetarskim talasima i budućem 6G terahercnom hardveru, za koje se očekuje da biti šire rasprostranjenije od 4G uređaja u naredne dvije decenije, uprkos osjetljivosti njihovih signala, ultra visoke učestanosti, na fizičke smetnje.

Izvor: venturebeat.com

Tags: 5G6GAIdeep learningduboko učenjefrekvencijeIoTkomunikacijamašinskoradiospektaruređajiventurebeatvještačka inteligencija
No Comments
Share
0

You also might be interested in

Posebni filtri u naočarima mogu da pomognu daltonistima da bolje vide boje

Posebni filtri u naočarima mogu da pomognu daltonistima da bolje vide boje

Jul 17, 2020

Najmanje osam od sto muškaraca (8%), i jedna od dvesta[...]

Pametni zavoj koji koristi 5G podatke tokom nadgledanja zdravstvenog stanja

Pametni zavoj koji koristi 5G podatke tokom nadgledanja zdravstvenog stanja

Mar 6, 2020

Pametni zavoji koji nadgledaju kako povreda zarasta i šalju podatke[...]

Samsung počinje masovnu proizvodnju prve 16 GB mobilne LPDDR5 DRAM memorije u industriji

Samsung počinje masovnu proizvodnju prve 16 GB mobilne LPDDR5 DRAM memorije u industriji

Sep 2, 2020

Ranije ove godine, Samsung je objavio planove za masovnu proizvodnju[...]

Leave a Reply Cancel Reply

Log In
No apps configured. Please contact your administrator.


Predstavljamo

PROJEKAT VIRAL


PROJEKAT ELEMEND



PROJEKAT S3


MECO’2020 – 9. Mediteranska konferencija o integrisanom računarstvu, Budva 8.-11. jun 2020

 


CPS&IoT’2020 – 8. Međunarodna konferencija o sajber-fizičkim sistemima (CPS) i internetu stvari (IoT), Budva 8.-11. jun 2020.

 


Ljetnja škola sajber-fizičkih sistema (CPS) i interneta stvari (IoT) – Budva 2020


SMART4ALL: Samostalni prilagođeni ciberfizički sistemski eksperimenti za izgradnju kapaciteta u Evropi


Pratite nas na Facebook-u


Vijesti šaljemo i na e-mail adresu. Prijavi se
HighTech

© 2021 · HighTech Me - Crnogorski portal za visokotehnološko preduzetništvo

Prev Next