機械学習は 5G ネットワークにどのように役立ちますか?

機械学習

機械学習は、コンピューティング システムの能力の向上とデータの可用性の向上により、過去 10 年間で大幅に成熟したエンジニアリングの分野です。従来のシステムとは異なり、機械学習はパターンを認識するように教えることができるだけでなく、環境から学習することもできるツールをエンジニアに提供し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。

機械学習の開発初期には、主に画像認識や音声認識に使用されていましたが、近年では状況が変化してきています。機械学習は現在、医療診断、株式市場の意思決定、さらには環境制御などの分野で広く使用されています。

チャンネル検索

ワイヤレス テクノロジーは非常に複雑であり、テクノロジーが進化するたびに複雑さが増していきます。無線信号に基づく最初の無線技術では、信号を受信するためにスパークギャップが使用され、次世代の無線では、信号を復調して音声情報を抽出するためにダイオードが使用されます。無線技術が数回繰り返された後、情報の機密性を保つために、暗号化機能と組み合わせた複雑なデジタル回路が導入されるようになります。

現在、多くのデバイスがモバイル テクノロジーに移行しているため、携帯電話基地局への需要が高まっており、同時に数千件の接続要求が発生する可能性があります。この負荷を管理するために、無線システムは、チャネルごとに非常に多くのデバイスを処理し、あるチャネルのデバイスが別のチャネルのデバイスに干渉しないチャネルを使用して展開されます。

ただし、トラフィックの少ないチャネルを見つけるには時間がかかる場合があり、良好なチャネルを使用できるかどうかは、近くのデバイスや環境によって決まる場合が多くあります。チャネルの選択には試行錯誤が使用されるため、この非効率性によりエネルギー消費と実行時間が増加します。

機械学習アプリケーション

この問題に対処するため、米国国立標準技術研究所 (NIST) の研究者チームは、機械学習アルゴリズムのように動作する数式を開発しました。

基本的に、この式では試行錯誤ではなく、過去の経験に基づいてワイヤレス ネットワーク チャネルを選択します。システムは過去に外部要因に関連して選択された構成を持っていたため、同じ設定の方が機能する可能性が高くなると主張することもできます。このようなシステムが必要なのは、モバイル ネットワークがライセンス バンドとライセンス不要バンドの両方を使用する License Assisted Access と呼ばれるソリューションを導入しているからです。つまり、同じデバイスを使用する Wi-Fi デバイスとセルラー デバイスの両方がある環境では、チャネル上で競合することになり、チャネルの検出が遅くなることになります。

したがって、両方のアンテナ (Wi-Fi とモバイル) が機械学習のような式を使用して適切なチャネルを見つける場合、アンテナは独立して動作して最適なソリューションを見つけることができます。コンピューターシミュレーションによれば、存在する送信機やチャンネルの数などの環境条件をマッピングするこの公式により、試行回数が45,000回から10回に減り、速度が5,000倍になる可能性があるという。

機械学習は環境に適応できるため、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。このようなアルゴリズムは、オーディオやビデオのアプリケーションに限定される必要はありません。理論的には、あらゆるプロセスを改善できます。したがって、エンジニアは設計を検討し、試行錯誤が必要な状況を特定し、それを学習アルゴリズムに置き換えることができるかどうかを確認する必要があります。