6G和人工智能与机器学习

经过DJ Shyy,,,,柯蒂斯·沃森,,,,开尔文·伍兹

Pervasive AI有可能大幅度塑造新的6G网络。

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随着第五代(5G)技术部署率的提高,标准持续朝着稳定状态,研究人员将注意力转向了6G。新的用例和性能短缺的潜力开始了研究的嗡嗡声。早期的关键基础研究中心将支持目标目标,例如1 TBPS峰值数据速率,1 MS端到端延迟以及该下一代通信网络最多20年的电池寿命。

为了支持这项研究,国际会议已经蓬勃发展。例如,6G无线峰会和6G研讨会,其中几个关键的研究主题已开始升至顶部。主题包括THZ通信,量子通信,大数据分析,无细胞网络和普遍的人工智能(AI)。

在本文中,我们专注于Pervasive AI,该AI有可能大幅度塑造新的6G网络。为了实现更快的速度和较低的延迟性能提高,将需要一个有效的网络。网络必须在干扰富的环境中动态分配资源,更改流量流和过程信号。

Pervasive AI是完成这些任务的主要候选人。AI和机器学习(ML)将通过优化网络和设计新的波形来作为6G技术的推动力。讨论和研究已经集中在提出的网络的各个部分上应用AI,可以通过将AI应用程序映射到标准的开放系统互连网络层模型来最好地总结。包括物理,数据链接,网络和应用在内的所有层似乎都是早期的研究目标。

还考虑了动态安全性和网络切片管理的新颖方法。所有这些推力都导致了智能生态系统。同样,6G技术本身将在AI/ML中进一​​步进步,例如通过有效运输(AI/ML)算法来利用6G传感器本地的数据。尽管处于开发的早期阶段,但6G显示了有望丰富用户体验并实现新用例的潜在进化变化。