في عصر تقنيات الاتصال الحديثة، يبدو أن شبكات 6G الصناعية تأخذ خطوة عملاقة نحو توفير اتصال موثوق عالي الجودة يتناسب مع الاحتياجات المتزايدة للتطبيقات الصناعية. تتطلب هذه الشبكات تحقيق موثوقية فائقة، وزمن استجابة منخفض، وكفاءة في استهلاك الطاقة، خصوصاً في البيئات الديناميكية التي تعاني من انقطاع التغطية.
لذا، تم اقتراح إطار عمل جديد يعتمد على تقنية الأسطح الذكية القابلة لإعادة التشكيل (Reconfigurable Intelligent Surfaces - RIS) في بيئات الشبكات المفتوحة (Open-RAN)، حيث تقوم الطائرات بدون طيار (UAVs) بالتعاون مع وحدات الراديو الأرضية ومنصة متوسطة الارتفاع (High-Altitude Platform - HAP) لتعزيز الاتصال بين الأجهزة في بيئات إنترنت الأشياء الصناعية.
تواجه عمليات التحسين التقليدية تحديات كبيرة بسبب الأبعاد العالية والتداخل القوي بين المتغيرات المستخدمة. هذا ما دفع الباحثين لابتكار عملية تحسين مشتركة لمعدلات البيانات والزمن المستغرق والطاقة المستخدمة، وتم صياغتها كعملية قرار ماركوف غير مرئية جزئيًا (Decentralized Partially Observable Markov Decision Process - Dec-POMDP).
عبر استخدام إطار العمل للتعلم العميق متعدد الوكلاء، أظهرت النتائج المحاكاة تحسنًا يصل إلى 75% في معدلات البيانات، و25% تقليل في الزمن المستغرق، و16% توفير في الطاقة مقارنةً بأحدث التقنيات الحالية.
هذا التطور يسلط الضوء على فعالية الذكاء المعتمد على الأسطح الذكية في تعزيز الشبكات الصناعية الجيل السادس (Industrial 6G networks)، مؤكدًا على أهمية دمج التكنولوجيا المتقدمة لاستيعاب متطلبات المستقبل.
إطلاق إطار عمل ثوري لشبكات 6G الصناعية: تحسين جودة الخدمة وموارد الطاقة باستخدام التعلم العميق متعدد الوكلاء
تقدم الدراسة الجديدة إطار عمل مبتكر لشبكات 6G الصناعية، مما يحسن جودة الخدمة وكفاءة الطاقة بشكل كبير. يعتمد هذا الإطار على تكنولوجيا الأسطح الذكية القابلة لإعادة التشكيل والطائرات بدون طيار لتحسين الاتصال.
المصدر الأصلي:أركايف للذكاء
زيارة المصدر الأصلي ←جاري تحميل التفاعلات...
