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人工智能給無線網絡的發展帶來了什麽積極意義

日期:2020-05-04 來源:币游国际

2019第九屆中國智能產業高峰論壇上,全國高校人工智能學院院長/係主任,北京郵電大學副校長、教授王文博為我們帶來了題為“人工智能助推無線網絡發展”的精彩演講。

人工智能給無線網絡的發展帶來了什麽積極意義_heydanbo.com

一、無線網絡智能化的需求

我們現在每個人越來越離不開手機,越來越離不開無線網絡,越來越期待著無線網絡有更好的發展。從2G、3G、4G到2019年6月6日由工業和信息化部發布的4個5G牌照,5G馬上要真的商用化。5G有三個場景,一是增強了移動寬帶;二是低時延高可靠;三是海量物聯網。出現這三個場景是由於未來無線網絡發展越來越遍布任何一個角落、任何一個領域,也就是泛在化;隨著需求不斷的增加,越來越場景化。會場是一個場景,會場外是另外一個場景;生產車間是一個場景,車上又是一個場景。一個網絡如果應對不同的能力需求、不同的場景需求,隻有一個辦法就是智能化。所以網絡的發展智能化是趨勢。

剛剛過去的9月份,芬蘭奧盧大學正式發布了6G無處不在的無線智能關鍵驅動與研究挑戰的白皮書,列舉了關鍵技術指標,列舉了為什麽叫做無處不在的無線智能,講到6G將與人工智能、機器學習深度融合,智能傳感、智能定位、智能資源分配、智能接口切換等都將成為現實,智能程度將大幅度提升。

無線網絡的特性,從它的功能需求,要隨時隨地不受限製地接入到網絡上,或實現終端之間的互聯。有傳輸速率限製、時延和可靠性需求、連接數量需求,以及移動性需求、電磁輻射需求。由於無線頻譜資源受限,無線傳輸幹擾不確定,電播傳播特性複雜,對於網絡來講,希望單位的帶寬傳輸更多信息,希望網絡能夠支撐更多用戶,當然也不希望太複雜。從需求、問題到目標,就變成了一個非常複雜的問題。

麵對複雜問題,過去是有解決方案的。但相對過去來講,網絡狀況單一,隨著5G到未來的6G,網絡狀況變得越來越複雜。有一篇論文對5G網絡參數進行了分析,參數不斷的增加,意味著要做大量的計算,使得網絡能夠達到目標。為此5G提出了一個網絡自組織的概念,包括自配置、自優化、自愈合,都是靠智能化驅動。智能化驅動應對各種需求,不同的場景、不同的傳輸性需求,不同的用戶的需求。

二、人工智能的方法

從人工智能內在的邏輯來講,最終要有一個決策,這個決策有助於對象發展。機器學習,學習的前提一定是從經驗中獲得;經驗來源於數據;有數據才能產生學習,最後形成知識;由知識來推理決策。所以對於人工智能與無線網絡的結合,有傳輸層數據,如信道、頻譜、接入等;網絡層數據,如小區配置、網絡負載、移動性等;還有應用層數據,如各種業務數據。這些數據實際上形成了一個體量極大、維度極多、關聯極複雜的數據集合。

通過人工智能辦法,數據+學習產生一個決策,使得我的網絡能夠滿足用戶的需求,達到網絡高效率的需求。智能在無線網絡中可以分三層考慮,即終端層、接入層或邊緣層,還有雲端層。

三、人工智能與無線網絡的結合

對於5G麵對的低時延、高可靠需求,越貼近用戶做出決策越好,這就引入了移動邊緣計算。移動邊緣計算就是在基站側引入更好的智能,及時匯總用戶的信息,以及無線側信息來做邊緣的智能化處理,可以有效地降低智能處理成本。移動邊緣智能不能滿足所有業務需求,有一些業務還需要在雲端引入智能。

對於移動邊緣智能,歐洲的電信標準化協會給出了涉及方法。

四、應用人工智能的優勢與挑戰

優勢有:

第一,機器學習的方法可以很好地揭示無線網絡的特性,識別無法通過傳統分析方法發現的相關性和異常。

第二,具有處理海量的、結構化的、非結構化數據的能力。

第三,能夠容忍輸入的不完整甚至不正確的原始數據。在一些數據丟失或者不完整的情況下,通過人工智能的學習仍然可以獲得很好的判斷,這也是過去在無線網絡裏,優化算法所不具有的。

第四,具有強大的控製決策能力,有助於實現無線網絡智能化。

挑戰有:

第一,大量數據分析消耗大量的存儲、計算資源。這對人工智能的方法會提出挑戰,怎麽用少量的數據到達需要的效果。

第二,網絡發生突變的適應性。包括信道的變化、用戶的變化、負載的變化都要有適應性。

第三,網絡大數據的安全性。這些數據在某種情況下需要受到保護。避免傳遞過程中數據泄露的威脅。

麵對機遇與挑戰,需要不斷推動人工智能與無線網絡的結合。


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