有專家將5G網(wǎng)絡(luò)中引入的AI比作是“外掛式”、“嫁接式”AI,在6G網(wǎng)絡(luò)設(shè)計之初,業(yè)界有意愿將AI設(shè)計成6G的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。浙江大學教授張朝陽在日前的6G系列研討會上表示,無線AI可能會改變經(jīng)典通信系統(tǒng)的模塊化架構(gòu)和通信范式,甚至實現(xiàn)6G智能空中接口。
未來通信是大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)
張朝陽表示,未來通信系統(tǒng)是大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng),同時還有空、天、地、海的超大距離連接,應(yīng)用場景復(fù)雜多樣,人、機、物存在其中,網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性增加。
經(jīng)典的通信范式是基于給定的需求、場景和資源分而治之,采用分層、分區(qū)、分簇的方式滿足需求,將時、空、頻切片滿足不同的場景,由此導致全局的狀態(tài)空間異質(zhì)化、分布化、碎片化和非連續(xù)化。
張朝陽說,經(jīng)典通信范式往往是基于局部有限場景,而且高度依賴于信道模型,因此必須針對不同的信道模型進行復(fù)雜的測量。經(jīng)典的通信范式有一些明顯的不足,信號設(shè)計高度依賴模型,使確定性場景的細節(jié)缺失。
具體來說,經(jīng)典的通信架構(gòu)和范式是基于給定的需求、場景、資源分而治之,基于局部有限狀態(tài)進行局部優(yōu)化控制,基于簡約參數(shù)設(shè)計模型進行收發(fā)處理,面向瞬時樣本序劃進行實時小數(shù)據(jù)計算,基于單用戶通信模式實現(xiàn)多用戶傳輸;;未來的通信網(wǎng)絡(luò)要轉(zhuǎn)向智能場景,具備情境感知能力,數(shù)據(jù)和模型融合處理,全維資源挖掘利用,對海量時空樣本的分布狀態(tài)做空間利用,全網(wǎng)多用戶智能分布協(xié)作。從而實現(xiàn)全面感知、全局優(yōu)化,提升資源效用和容量時延性能。
無線AI原理性框架已初步建立
人工智能為通信架構(gòu)和范式轉(zhuǎn)變提供了手段。張朝陽認為,通過云、邊、端海量分布數(shù)據(jù)和大狀態(tài)空間的挖掘利用,會極大提升網(wǎng)絡(luò)的感知和學習能力,實現(xiàn)接近全局最優(yōu)的性能,促進網(wǎng)絡(luò)智能的形成,以提供高度智能的服務(wù)。
當前,無線AI已經(jīng)受到國內(nèi)外研究機構(gòu)的高度重視和關(guān)注。無線AI的原理性框架和系統(tǒng)架構(gòu)已經(jīng)初步建立,AI優(yōu)化、遷移、壓縮等理論快速發(fā)展,AI增強無線通信系統(tǒng)性能的機理和相應(yīng)性能極限則有待進一步探索。
MIT、UIUC、GaTech、香港科大、西安交大和浙大等高校已經(jīng)展開了相關(guān)探索,各種算法紛紛被提出,AI增強的編碼調(diào)制、MIMO傳輸、波束成形、信道估計、干擾協(xié)調(diào)、資源分配等等,機器學習框架和優(yōu)化算法不斷得到驗證。IEEE通信學會啟動了“基于機器學習的通信新興技術(shù)研究計劃”,歐盟Horizon2020啟動“智能網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)”6G研究項目,日本、韓國也開展了相關(guān)計劃。
近年,AI用于5G和6G的國際討論非?;钴S。有專家提出6G網(wǎng)絡(luò)將從軟件化向智能化發(fā)展,具備環(huán)境感知、資源挖掘、分布學習能力,甚至實現(xiàn)6G智能空中接口;也有學者提出了針對物聯(lián)網(wǎng)的機器學習架構(gòu)。
例如針對大規(guī)模異構(gòu)接入場景,在動態(tài)頻譜接入上,實現(xiàn)分布感知小樣本實時學習,利用深度學習和深度強化學習、水庫計算等方法,實現(xiàn)有效的未來大規(guī)模機器設(shè)備的動態(tài)隨機接入,從而提高頻率效率。
國內(nèi)學者還提出利用無線AI做頻譜、能量、緩存、計算等資源的深度挖掘,提升無線網(wǎng)絡(luò)的自治能力,而且適用于物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等動態(tài)部署場景。
張朝陽說,無線AI會實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)端到端優(yōu)化設(shè)計,還能夠充分利用網(wǎng)絡(luò)的傳輸樣本,將數(shù)據(jù)和算力變?yōu)橘Y源的一部分,進一步提升資源效率,促進通信與計算、存儲更深地融合。未來將以網(wǎng)絡(luò)為平臺、以用戶為中心、以數(shù)據(jù)為原料、以算力為動能,使網(wǎng)絡(luò)綜合服務(wù)能力得到顯著提升。
同時,無線AI也面臨很多基礎(chǔ)性問題,包括架構(gòu)、數(shù)據(jù)、模型、算法等方面,這些問題的本質(zhì)是通信與計算融合的問題,也是物理與數(shù)學在信息領(lǐng)域的前沿交叉,迫切需要深入研究和探索。
-
通信
+關(guān)注
關(guān)注
18文章
5880瀏覽量
135315 -
AI
+關(guān)注
關(guān)注
87文章
28877瀏覽量
266225 -
5G
+關(guān)注
關(guān)注
1351文章
48177瀏覽量
560863
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論