مقدمة: ثوب الاتصالات الذكية اللاسلكية

أما الحدود التالية في مجال التكنولوجيا اللاسلكية - 6G - فهي ليست مجرد تحديث تدريجي من 5G. وهي تمثل تحولاً أساسياً نحو تكامل أذكى وباردة وموثوقية للاستشعار، بينما تركز 5G على تعزيز الاتصالات ذات النطاق العريض، والاتصالات الضخمة من النوع الآلات، ووصلات منخفضة جداً، فإن الهدف من 6G هو التواصل الجامد مع نماذج الاستشعار، والتصوير، والتحوّل المحلي.

إن تقنيات معالجة الإشارات التقليدية، المتأصلة في أفقية خطية ونمذجة متينة، تصل إلى الحدود الأساسية عندما تواجه التشوهات غير الخطية، وظروف القنوات الدينامية، وحيزات البارامترات الواسعة لنظم الـ 6G، والشبكات العصبية، التي تستوحي من هيكل الدماغ البشري، توفر طريقة جديدة للنموذج والتلاعب بالأشارات، وتتعلم التمثيل الأمثل مباشرة من البيانات، والتكيف مع التغيرات البيئية، واكتشاف النماذج التي تفتقدها.

فهم عملية تجهيز الإشارات القائمة على الشبكة العصبية

والشبكات العصبية هي نظم حسابية تتألف من طبقات من قطع الغيار المترابطة )الزوايا(، وكل منها يقوم بمبالغ مرجحة تليها وظيفة تنشيط غير خطية، وبتعديل هذه الأوزان من خلال التدريب على البيانات الملصقة أو غير الملصقة، تتعلم الشبكة رسم خرائط للمدخلات إلى النواتج المنشودة، وفي تجهيز الإشارات، يمكن أن تكون المدخلات عينات متطورة زمنيا، أو نماذج غير معروفة، أو مستخرجة من قنوات نموذجية.

وقد ثبتت فعالية عدة هياكل للشبكات العصبية بشكل خاص في تجهيز الإشارات في الاتصالات اللاسلكية:

  • Fully Connected (Dense) Networks:] Used for simple regression or classification tasks, such as symbol detection in flat fading channels or power allocation in small-scale systems.
  • Convolutional Neural Networks (CNNs):] Excel at capturing local patterns in time-frequency grids. they are widely employed for RF signal classification, automatic modulation recognition, and compressed sense of sparse channels.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM):] Designed for sequential data, these networks model temporal dependencies in fading channels, tracking time-varying impulse responses for accurate equalization and prediction.
  • Transformers and attention Mechanisms:] Originally from natural language processing, transformers have been adapted to capture long-range dependencies in high-dimensional channel matrices and can jointly process multiple spatial and temporal dimensions, making them suitable for massive MIMO precoding.
  • Autoencoders:] Unsupervised frameworks for end-to-end learning of communication systems, where the encoder at the transmitter and the decoder at the receiver are jointly trained to minimize error, effectively optimizing modulation and coding without explicit handcrafted designs.

والمزايا الرئيسية لتجهيز الإشارات القائمة على الشبكة العصبية هي قدرتها على العمل مباشرة على البيانات الخام أو على البيانات الأولية الدنيا، مما يقلل الحاجة إلى استخراج السمات اليدوية، وعلاوة على ذلك، يمكن أن يكون الاختبار سريعا للغاية، لا سيما فيما يتعلق بالتكيف التخصصي في المعدات - الوقت الحقيقي على نطاقات دقيقة، مما يجعل النهج العصبية مناسبة طبيعية لتلبية احتياجات الطلب الواردة في المادة ٦ زاي، حيث تكون أهداف التساهل في الاتصالات منخفضة المقاييس)١(.

دور الشبكات العصبية في 6G

وفي الشبكات الست المعنية، يتوقع أن تعالج معالجة الإشارات القائمة على الشبكة الجديدة عدة اختناقات في الأداء، وتستكشف الأقسام الفرعية التالية بالتفصيل مجالات التطبيقات الرئيسية.

تعزيز كفاءة المبيدات

ويُعدّ نظام " سبيكتروم " موردا محدودا، ومن المرجح أن يعمل 6G في إطار إطارات تتراوح بين 6 غرتز وترددات فرعية (مثل 7-24 غرتز وما فوق 100 جيهرتز) ويمكن أن تؤدي هذه النطاقات العالية إلى إحداث تداخل كبير في استخدام الطاقة، إلا أنها تعاني من فقدان شديد في المسارات، ومن الظل، ومن دقّة الاكتشاف في الغلاف الجوي.

كما أن التخزين والتشفير الهجين في نظم ضخمة من أجهزة الرصد المتعددة المؤشرات تستفيد أيضا من النُهج العصبية، إذ يمكن للشبكات العصبية أن تُستخدم في تعلم الخرائط بين تقديرات القنوات وأجهزة التضليل/الرسمية، المصفوفة المثلى التي يمكن أن تتجاوز فيها المصفوفات الفوقية الحسابية أقل بكثير من المقاييس المكررة، مما يجعل من الأهمية بمكان في نظم الاختراق دون الإقليمية حيث قد يتجاوز عدد الألوف.

تحسين نوعية الإشارة

كما أن نوعية الإشارة في الفئة ٦ زاي ستتعرض للتهديد بسبب عدم خطى شديدة تستحدثها أجهزة تضخم القوى )وبخاصة ارتفاع الترددات(، والضوضاء في المرحلة، والتدخل غير الجيزي، ويمكن للمتلقين النيزيائيين الناطقين بالشبكة الجديدة أن يتبادلوا تقدير القنوات، والتكافؤ، والكشف عن الرموز، والتعلم للتعويض عن هذه العاهات النهائية، مثلاً، يمكن لجهاز كشف التعلّم العميق الذي يُدرّب على أساس الاعتقاد الواقعي.

إن خفض الضوضاء هو مجال آخر تشرق فيه الشبكات العصبية، ويمكن للشبكة، عن طريق استخدام الهياكل المولدة للثورة أو المتكررة، أن تتعلم تمثيلاً للأماكن الفرعية للإشارة والضوضاء، مما يتيح التسمية الذكية التي تحافظ على سلامة الإشارات أفضل من المرشّحات الخطية مثل وينر أو كالمان، وهذا أمر مهم بصفة خاصة بالنسبة لمخططات الحد من الضوضاء العالية (مثلاً، 1024-QAM) التي يُزمع بها 6

تجهيزات منخفضة

ومن أكثر الأهداف طموحا بالنسبة لـ 6G قدرات الإنترنت الاصطناعية، حيث يجب أن تكون درجة الحرارة النهائية أقل من الثانية الواحدة بعد المائة لتطبيقات مثل الجراحة عن بعد، والأعباء الآلية المستقلة، والارتداد بالترددات الارتجاعية، وسلاسل تجهيز الإشارات التقليدية التي تنطوي على مراحل متتالية من تقدير القنوات، والتكافؤ، وإزالة السمة، وإلغاء التشفير، مما يؤدي إلى تأخيرات كبيرة.

الشبكات التكيفية

وسيعمل فريق الخبراء في بيئات شديدة الدينامية، مع مستعملين متنقلة، ومفكرين، وتغير الظروف الجوية، ولا يمكن وضع الصيغة اليدوية لبارامترات الشبكة على نطاق واسع، حيث تتيح معالجة الإشارات القائمة على الشبكة الجديدة استخدام شبكات ذاتية التشغيل تتعلم وتكيفها باستمرار، فعلى سبيل المثال، يمكن للعوامل المتولدة عن تعزيزات عميقة التي تتحكم في تخصيص الموارد أن تعدل مستويات الطاقة، وخطط التعبئة، وتوجيهات البرمجية القائمة على قياس الأداء الملاحظ دون تدخل بشري.

التحديات والاتجاهات المستقبلية

ورغم وعدها الهائل، فإن إدماج تجهيز الإشارات القائمة على الشبكة الجديدة في 6G يواجه عقبات كبيرة يجب التغلب عليها قبل النشر التجاري.

بيانات التدريب والطلبات الحاسوبية

وتحتاج الشبكات العصبية إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة ومصنفة للتدريب، وهي شحيحة في الاتصالات اللاسلكية لأن ظروف القناة تختلف اختلافاً كبيراً بين البيئات والجداول الزمنية، كما أن جمع البيانات في العالم الحقيقي في الترددات من 6G هو أمر باهظ التكلفة ويستهلك الوقت، ولا يزال الباحثون يعالجون ذلك من خلال توليد بيانات اصطناعية باستخدام المحاكاة للأشعة وشبكات متنوعة ذات طابع جذاب.

كفاءة الطاقة ومعجلات برامجيات البرمجيات

ولكي تكون عملية تجهيز الإشارات القائمة على الشبكة الجديدة قابلة للتطبيق بالنسبة لـ 6G، يجب تصميم المعدات اللازمة لعملية التشغيل ذات القدرة المنخفضة عند ارتفاع الناتج، ولا تكفي أجهزة تجهيز الإشارات الرقمية ومجهزات الأغراض العامة، مما أدى إلى تطوير أجهزة تسارع متراكمة مخصصة مثل رقائق التبريد العصبي، والصفوف الحاسوبية غير المتجانسة، ومجهزات إنتاج الصور الفوتوغرافية.

الأمن والسطو

والشبكات العصبية معرضة للهجمات الخداعية، حيث يمكن أن تؤدي الاضطرابات المصممة بعناية في المدخلات إلى سوء تصنيف كارثي أو قرارات خاطئة، وفي سياق " 6G " ، يمكن للمهاجم أن يضخ إشارات خصبة تخدع جهاز الكشف العصبي التابع للمستقبل، مما يسبب أخطاء في التعبئة الجماعية أو حتى في التمكين من التنصت، كما أن ضمان القدرة على مواجهة هذه الهجمات هو مجال بحثي فعال.

توحيد المعايير والتكامل

أما بالنسبة لتجهيز الإشارات القائمة على الشبكات العصبية، فيتعين أن تكون حقيقة واقعة في 6 زاي، أن تعتمدها هيئات التوحيد مثل 3GPP والاتحاد الدولي للاتصالات، ويشمل ذلك تحديد أوجه الوصل المفتوحة لنماذج AI/ML، وتحديد معايير الأداء، ووضع إجراءات التصديق، وأن الصناعة تتحرك بالفعل في هذا الاتجاه: فإن بند الدراسة المتعلق بالمعايير غير القابلة للتنبؤ فيما يتعلق بالشبكة الجوية غير القابلة للتداول (الرقم 18/19) قد وضع الأساس.

جهود البحث والتطوير

وفي الوقت نفسه، فإن شركات الاتصالات الرئيسية، والاتحادات الأكاديمية، وصانعي البطاقات، تستثمر بشدة في تجهيز الإشارات القائمة على الشبكة العصبية لـ 6G. For instance, Qualcomm، وهي تجمع بينات من النوع 6G، تُدرَج في كل طبقة من مجموعات المراسم، من الطبقة المادية إلى إدارة الشبكات.

وتوفر أطر المصادر المفتوحة مثل RadioML] ومكتبة ديبوايف منابر لتبادل البيانات والنماذج، وتسريع عملية إعادة الإنتاج والتعاون، وهذه الجهود حاسمة لنقل تجهيز الإشارات القائمة على الشبكة الجديدة من المظاهرات المختبرية إلى حلول موحدة وقابلة للانتشار، حيث أن الصناعة تزدهر على مواصفات 6G الأولى في عام 2030، ويمكننا أن نتوقع

خاتمة

إن تجهيز الإشارات القائمة على الشبكة العصبية ليس مجرد تحسين تدريجي بالنسبة لـ 6 جي - بل هو تكنولوجيا أساسية تعيد تحديد ما يمكن أن تحققه الشبكات اللاسلكية، وذلك بتمكينها من تعزيز كفاءة الطيف، وتحسين نوعية الإشارات، وتدني مستوى التجهيز، وتكيفية الذات، وتتعهد الشبكات العصبية بتقديم الأداء المتطرف والاستخبارات التي يتصورها 6 جي، ولا توجد عقبات أمام عملية بناء القدرات، بما في ذلك القيود على البيانات.