Аналіз мереж безпроводового зв’язку 6G з підтримкою ШІ та науки про дані

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347023050059

Ключові слова:

мережа 6G, AI, штучний інтелект, ШІ, великі дані, мережева безпека, наука про дані

Анотація

Існуючі мережі, такі як 4G і майбутні мережі 5G, можуть виявитися нездатними повністю впоратися з швидко зростаючими навантаженнями трафіку через поширення «розумних» інфраструктур і вибух різноманітних застосувань з різними потребами. Як наслідок, у дослідженнях мереж 6G вже беруть участь як приватний сектор, так і академічна спільнота. Нещодавно з’явилася інноваційна парадигма стосовно інтелектуального проектування та оптимізації мереж 6G, яка заснована на поєднанні штучного інтелекту (ШІ) (artificial intelligence, AI) та науки про дані DS (data science). Тому в цій статті пропонується архітектура на основі ШІ для мереж 6G, яка поділяється на чотири рівні: інтелектуальне зондування, аналіз даних, інтелектуальне управління та інтелектуальне застосування, з метою реалізації виявлення закономірностей, інтелектуального управління ресурсами, автоматичного налаштування мережі та інтелектуального надання послуг. Також розглянуто застосування методів науки про дані та штучного інтелекту (DS&AI) в мережах 6G, таких як мобільні периферійні обчислення з використанням ШІ, інтелектуальна мобільність і інтелектуальне управління спектром, а також як впровадити ці методи для максимізації продуктивності мережі. Приведено ключові сфери для майбутніх досліджень і роз’яснення щодо мереж 6G зі штучним інтелектом, разом з обчислювальною ефективністю, стійкістю алгоритмів, розробкою апаратного забезпечення та управління енергоспоживанням.

Посилання

L. Ismail, R. Buyya, “Artificial intelligence applications and self-learning 6G networks for smart cities digital ecosystems: Taxonomy, challenges, and future directions,” Sensors, vol. 22, no. 15, p. 5750, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/s22155750.

J. Pang et al., “A new 5G radio evolution towards 5G-Advanced,” Sci. China Inf. Sci., vol. 65, no. 9, p. 191301, 2022, doi: https://doi.org/10.1007/s11432-021-3470-1.

V. A. Patel, P. Bhattacharya, S. Tanwar, N. K. Jadav, R. Gupta, “BFLEdge: Blockchain based federated edge learning scheme in V2X underlying 6G communications,” in 2022 12th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), 2022, pp. 146–152, doi: https://doi.org/10.1109/Confluence52989.2022.9734213.

V. S. Prakash, N. Bharathiraja, R. Deiva Nayagam, R. Thiagarajan, R. Krishnamoorthy, J. Omana, “EB algorithm for effective privacy and security of data processing in MCC,” in 2022 International Conference on Electronic Systems and Intelligent Computing (ICESIC), 2022, pp. 241–246, doi: https://doi.org/10.1109/ICESIC53714.2022.9783498.

A. Bandi, “A review towards AI empowered 6G communication requirements, applications, and technologies in mobile edge computing,” in 2022 6th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC), 2022, pp. 12–17, doi: https://doi.org/10.1109/ICCMC53470.2022.9754049.

S. Srivastava, R. Thiagarajan, R. Krishnamoorthy, Balajivijayan, S. Arun, S. Padmapriya, “Management of encrypted data and de-duplication of big data in cloud computing,” in 2021 3rd International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking (ICAC3N), 2021, pp. 1457–1460, doi: https://doi.org/10.1109/ICAC3N53548.2021.9725422.

A. Adel, “Future of industry 5.0 in society: human-centric solutions, challenges and prospective research areas,” J. Cloud Comput., vol. 11, no. 1, p. 40, 2022, doi: https://doi.org/10.1186/s13677-022-00314-5.

S. Garg, T. Bag, A. Mitschele-Thiel, “Decentralized machine learning based network data analytics for cognitive management of mobile communication networks,” in NOMS 2022-2022 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2022, pp. 1–9, doi: https://doi.org/NOMS54207.2022.9789936.

K. A. Muthappa, A. S. A. Nisha, R. Shastri, V. Avasthi, P. C. S. Reddy, “Design of high-speed, low-power non-volatile master slave flip flop (NVMSFF) for memory registers designs,” Appl. Nanosci., vol. 13, no. 8, pp. 5369–5378, 2023, doi: https://doi.org/10.1007/s13204-023-02814-5.

S. Zeb, A. Mahmood, S. A. Hassan, M. J. Piran, M. Gidlund, M. Guizani, “Industrial digital twins at the nexus of NextG wireless networks and computational intelligence: A survey,” J. Netw. Comput. Appl., vol. 200, p. 103309, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2021.103309.

M. Kamruzzaman, O. Alruwaili, “AI-based computer vision using deep learning in 6G wireless networks,” Comput. Electr. Eng., vol. 102, p. 108233, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108233.

P. K. R. Maddikunta et al., “Industry 5.0: A survey on enabling technologies and potential applications,” J. Ind. Inf. Integr., vol. 26, p. 100257, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100257.

R. Manikandan, T. Mathumathi, C. Ramesh, S. Arun, R. Krishnamoorthy, S. Padmapriya, “Preservation of higher accuracy computing in resource-constrained devices using deep neural approach,” in 2022 Second International Conference on Artificial Intelligence and Smart Energy (ICAIS), 2022, pp. 172–177, doi: https://doi.org/10.1109/ICAIS53314.2022.9742923.

C. Fiandrino, G. Attanasio, M. Fiore, J. Widmer, “Toward native explainable and robust AI in 6G networks: Current state, challenges and road ahead,” Comput. Commun., vol. 193, pp. 47–52, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.comcom.2022.06.036.

A. Das Gupta, K. Sathiyasekar, R. Krishnamoorthy, S. Arun, R. Thiyagarajan, S. Padmapriya, “Proposed GA algorithm with H-heed protocol for network optimization using machine learning in wireless sensor networks,” in 2022 Second International Conference on Artificial Intelligence and Smart Energy (ICAIS), 2022, pp. 1402–1408, doi: https://doi.org/10.1109/ICAIS53314.2022.9743120.

P. Meena, M. B. Pal, P. K. Jain, R. Pamula, “6G communication networks: Introduction, vision, challenges, and future directions,” Wirel. Pers. Commun., vol. 125, no. 2, pp. 1097–1123, 2022, doi: https://doi.org/10.1007/s11277-022-09590-5.

Z. Allam, S. E. Bibri, D. S. Jones, D. Chabaud, C. Moreno, “Unpacking the ‘15-minute city’ via 6G, IoT, and digital twins: Towards a new narrative for increasing urban efficiency, resilience, and sustainability,” Sensors, vol. 22, no. 4, p. 1369, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/s22041369.

Z. Wang et al., “Vision, application scenarios, and key technology trends for 6G mobile communications,” Sci. China Inf. Sci., vol. 65, no. 5, p. 151301, 2022, doi: https://doi.org/10.1007/s11432-021-3351-5.

Y. Miao, J. Xu, M. Chen, K. Hwang, “Drone enabled smart air-agent for 6G network,” in ICC 2022 - IEEE International Conference on Communications, 2022, pp. 1–6, doi: https://doi.org/10.1109/ICC45855.2022.9838568.

A. Poonguzhali, G. Premalatha, A. Abinaya, R. Thiagarajan, R. Krishnamoorthy, S. Arun, “Authorization method of control in Android application using Adminio with context-based access devices,” in 2022 8th International Conference on Smart Structures and Systems (ICSSS), 2022, pp. 1–6, doi: https://doi.org/10.1109/ICSSS54381.2022.9782204.

D. Singh et al., “Building integrated photovoltaics 4.0: Digitization of the photovoltaic integration in buildings for a resilient infra at large scale,” Electronics, vol. 11, no. 17, p. 2700, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/electronics11172700.

T. Bilen, B. Canberk, V. Sharma, M. Fahim, T. Q. Duong, “AI-driven aeronautical ad hoc networks for 6G wireless: Challenges, opportunities, and the road ahead,” Sensors, vol. 22, no. 10, p. 3731, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/s22103731.

Оцінка мережі 6G у часі

Опубліковано

2023-05-30

Як цитувати

Нанчарая, Б., Раві, К. Ч., Срівастава, А. К., Арункумар, К., Сіддікі, Ш. Т., & Арун, М. Р. (2023). Аналіз мереж безпроводового зв’язку 6G з підтримкою ШІ та науки про дані. Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка, 66(5), 259–270. https://doi.org/10.20535/S0021347023050059

Номер

Розділ

Оригінальні статті