يؤكد البحث الجديد على أهمية دمج أنظمة الهوائيات المدعومة بأسطح ذكية (Reconfigurable Intelligent Surface - RIS) في عملية نقل المعلومات. يركز فريق البحث على تطوير نظام هوائيات متعدد العوامل يستخدم تقنيات متقدمة لتحسين كفاءة نقل البيانات. يتناول البحث مشاكل الحد الأقصى لمعدلات النقل وكفاءة الطاقة، مما يضع إطارًا موحدًا لتحسين الأداء العام للنظام.

يعتمد النظام المقترح على بنية جديدة مدعومة ببيانات الرسوم البيانية (Graph Neural Networks - GNN)، حيث يقوم بتطوير ثلاث مراحل لتحديد مواقع الهوائيات على أساس مواقع المستخدمين. في المرحلتين الأولى والثانية، يتم ضبط المراحل وفقًا لظروف القنوات المتعددة، ويقوم النظام بتحديد اتجاهات الإشعاع بشكل دقيق.

تُظهر النتائج الرقمية المفصلة فعالية نظام GNN المقترح، مما يدعم خصوصياته في قابلية التعميم وموثوقية الأداء. كما يقوم الباحثون برقمنة تأثير المعلمات الأساسية على نظام الهوائيات المدعوم بأسطح ذكية، مما يفتح آفاق جديدة لتحسين تقنيات الاتصالات اللاسلكية.