Российские ученые создали алгоритм, прогнозирующий потери в сетях 5G. Решение строится на методах машинного обучения, информацию распространила пресс-служба МФТИ через ТАСС. Об этом рассказывает ПГН | ПроГород Новости.
По расчетам авторов, применение разработки позволит на 30–40 процентов эффективнее задействовать каналы связи, чем раньше. Это особенно важно для задач, где критичны минимальные задержки и редкие потери пакетов.
Евгений Хоров, возглавляющий лабораторию интеллектуальных систем связи МФТИ, рассказал, что алгоритм тестировали на данных натурных экспериментов в городской среде и на стандартизованных моделях каналов. Испытания подтвердили стабильный рост эффективности в разных условиях. Ресурс канала при этом расходуется на 30 процентов экономнее без потери надежности.
Теоретически сети 5G способны работать в сверхнадежном режиме с малыми задержками. Такие возможности нужны в дистанционной хирургии, управлении беспилотниками и автоматизированной промышленности. Кирилл Глинский, научный сотрудник МФТИ, добавил: ключевая сложность — выбрать оптимальный режим передачи при быстро меняющемся качестве канала. Старые методы не всегда выдерживают строгие требования по задержке и надежности при высокой мобильности абонентов.
Алгоритм предсказывает качество канала через сверточно-рекуррентную нейронную сеть. В отличие от многих аналогов, он учитывает, что чересчур оптимистичный прогноз вредит стабильности сильнее, чем осторожный. Эксперименты показали: расход ресурсов канала снижается на 30–40 процентов, а пропускная способность 5G растет.