Модели распределенного искусственного интеллекта в перспективных сетях связи

Технология 6G создаст интеллектуальную, высокомасштабируемую, динамичную и программируемую сеть беспроводной связи, способную обслуживать множество разнородных беспроводных устройств. Различныеузлы и устройства 6G будут генерировать колоссальные объемы распределенных данных, поэтому в сети пост-NGN (New Generation Networks) потребуется внедрить различные методы машинного обучения, которые позволят решать очень сложные сетевые задачи. Из-за нехватки ресурсов, ограничений по задержке и проблем с конфиденциальностью, пограничные устройства не могут выгрузить весь собранный ими набор данных на облачный сервер для централизованного обучения моделей.

Для преодоления этих проблем можно использовать методы распределенного обучения, позволяющие устройствам совместно обучать модели без обмена необработанными данными, что снижает расходы на связь, задержки, а также повышает конфиденциальность данных. Модели распределенного машинного обучения будут играть важную роль в сетях 6G, они имеют ряд преимуществ перед централизованными методами, однако, реализация распределенных алгоритмов в беспроводных средах с ограниченными ресурсами может оказаться сложной задачей. Важно учитывать неопределенность беспроводной среды, связанную с большим количеством возмущающих факторов, ограниченные беспроводные (мощность передачи, радиочастотный спектр) и аппаратные (вычислительная мощность) ресурсы. Следовательно, важно выбрать правильный алгоритм машинного обучения, основанный на характеристиках беспроводной среды и требованиях к ресурсам процесса обучения.

В статье рассматривается применение моделей распределенного искусственного интеллекта в коммуникационных сетях нового поколения, с целью управления ресурсами и обработки данных. Описываются основные алгоритмы и подходы распределенного машинного обучения, области применения, методы и модели. В статье анализируются способы, которыми распределенные модели искусственного интеллекта могут решать различные задачи в сетях связи, включая оптимизацию использования ресурсов и обеспечение высокой производительности и доступности сетевых сервисов.