Table of Contents
How AI and Machine Learning are Transforming Digital Signal Processing in Telecommunications
وقد ظلت عملية تجهيز الإشارات الرقمية تشكل منذ وقت طويل العمود الفقري للاتصالات السلكية واللاسلكية الحديثة، المسؤولة عن تحويل إشارات التناظر إلى بيانات رقمية، وتضغط عليها من أجل نقلها بكفاءة، وإعادة بنائها بأقل قدر من التشوه، ومن المكالمات الصوتية المبكرة إلى البث التلفزيوني لليوم، فإن الخوارزميات التابعة لنظام التعليم العام قد تحسنت باستمرار لتلبية الطلبات المتزايدة على السرعة والوضوح والموثوقية.
وهذه الأمور تتعلق بالتحويل لأن شبكات الاتصالات السلكية واللاسلكية لم تعد مجرد وصلات بين نقطة وأخرى، فهي نظم واسعة ومتجانسة تحمل كميات هائلة من البيانات عبر عشرات من نطاقات التردد، مع التدخل، والزوال، والازدحام كتحديات دائمة، ومن خلال دمج الاتصالات السلكية واللاسلكية والهاتف في خطوط الأنابيب التابعة لنظام الأفضليات المعمم، يمكن للمشغلين تحقيق مستويات غير مسبوقة من قمع الضوضاء، وكفاءة النطاق الترددي، والخطأ في القدرة على التكيف.
تطور نظام الأفضليات المعمم في مجال الاتصالات السلكية واللاسلكية
يعتمد نظام إدارة الدعم تقليدياً على التحولات الرياضية - أكثر من الموجات، ولابست - للتلاعب بالأشارات، هذه الخوارزميات هي ذات طابع محدد ومصممة حول نماذج القنوات المثلى، وقد عملت جيداً منذ عقود لأن الشبكات يمكن التنبؤ بها نسبياً، ولكن البيئات اليوم يمكن التنبؤ بها، وتواجه الإشارات تشوهات متعددة المضارب، وتشوهات غير خطية، وتدخل في القنوات المشتركة.
وتستحدث منظمة العفو الدولية وحركة التحرير الوطنية تحولاً في النموذج: فبدلاً من وضع قواعد لكل سيناريو ممكن، يغذي المهندسون مجموعات كبيرة من بيانات إشارات العالم الحقيقي إلى شبكات عصبية تتعلم الأنماط الأساسية، وينفذ نفس عمليات التصفية والضغط والتكافؤ، ولكن الآن يمكن للمخروطين أن يكيفوا على أساس الظروف الفعلية التي يراعونها، وهذه القدرة على التكيف هي المختلف الرئيسي.
How AI and ML Enhance DSP Algorithms
الاعتراف بالأدوات وكشفها
ومن أكثر التطبيقات قوة في نظام إدارة الدعم الميداني الاعتراف بالنمط، كما أن الشبكات العصبية الثورية والشبكات العصبية المتكررة يمكن أن تحلل بيانات المضاربات والمواقع الزمنية لتحديد الأحداث العابرة، وأنواع الصيغ، بل وحتى بصمات أجهزة محددة، وتستخدم هذه القدرة في ] [نماذج الكشف عن التشويش المفاجئ [أعلام الإبلاغ:] لكشف مصادر الاضطرابات.
فعلى سبيل المثال، يمكن لنموذج للتعلم العميق مدرب على آلاف ساعات من بيانات الترددات اللاسلكية أن يميز بين إشارات المرور المشروعة والتشويش بقدر أكبر بكثير من الدقة التي تتسم بها التقنيات القائمة على العتبة، وهذا أمر حاسم بالنسبة للاتصالات المتعلقة بالسلامة العسكرية والعامة، حيث تكون الموثوقية في المقام الأول.
إلغاء التأشيرة وتخفيف التداخل
(ب) تقنيات قمع الضوضاء التقليدية مثل السحب من الطيف أو التصفية بواسطة الضوضاء الثابتة والنماذج الإضافة البسيطة، وفي الممارسة العملية، كثيراً ما تكون الضوضاء غير ثابتة، مع انفجارات وعناصر حافزة، وترتبط بالإشارة.
وقد أدت نظم الاتصالات الحديثة الخالية من اليد، والمعونة السمعية، ومساعدو الصوت إلى الحد من الضوضاء التي تحركها منظمة العفو الدولية، وفي الاتصالات السلكية واللاسلكية، يتم نشر نماذج مماثلة في محطات قاعدية لتنظيف الإشارات من الأجهزة المحمولة، مما يقلل من معدلات الأخطاء البسيطة حتى في المناطق الحضرية الكثيفة، وهذا يترجم مباشرة إلى عدد أقل من حالات العودة إلى العمل ومنافذ أفضل.
تحقيق المساواة والتقديرات المتعلقة بالقناة
(ج) تعوض المواظبة على التوحيد عن إشارات التشويه لأنها تسافر عبر الهواء أو عبر الكابلات أو عن طريق وصلات السواتل، وتستخدم المتساويات التقليدية رموزاً نموذجية وتسلسلات تدريبية لتحديث معامل التصفيف، ولا سيما نماذج التعبئة (]) [التعلم الافتراضي] وكلاء و شبكات جديدة سريعة التكيّف.
وتظهر البحوث التي نشرها المعهد مؤخرا أن مصممي القنوات المتعممة يتفوقون على المتصورات الدنيا للخطأ المربع في قنوات مختلفة بسرعة مشتركة في الاتصالات بالسكك الحديدية أو المركبات ذات السرعة العالية، مما يتيح لخمسة نظم عامة و6 جي في المستقبل الاحتفاظ بمعدلات بيانات عالية حتى تحت التنقل الشديد.
الضغط والتحسين الأمثل
Compression is a traditional DSP task. Codecs like MP3, AAC, and HEVC rely on perceptual models to discard inaudible or visible information. ML takes this further by learning optimal quantization and entropy coding directly from data Autont
وفي مجال الاتصالات السلكية واللاسلكية، يعتبر الضغط التكييفي أمرا حيويا بالنسبة لأجهزة التوحيد القياسي ذات البطاريات المحدودة وزوارق النطاق الترددي، ويمكن أن يقرر نموذج الوزن الخفيف على جهاز الاستشعار ما إذا كان سيرسل بيانات خام أو سمات مضغطة أو مجرد إنذارات غير عادية، مما يقلل بدرجة كبيرة من الوصلات المبثقة، أما بالنسبة لبث الفيديو، فإن مراقبة المعدلات القائمة على التعلم العميق تكيف مع معايير الضغط في الوقت الحقيقي للحفاظ على الجودة مع تجنب حدوث كوارث عازلة.
الأثر على الهياكل الأساسية للشبكات
الصيانة الافتراضية والكشف عن التخلف
معدات الاتصالات السلكية واللاسلكية - المواهب والمفاتيح والمسارات والكابلات - تولد مسارات ثابتة من بيانات القياس عن بعد: درجة الحرارة، والطاقة، ونسبة الإشارة إلى الأرقام، وعبوات السحب، ويمكن لنماذج ML التي تم تدريبها على بيانات الفشل التاريخي أن تكشف علامات الإنذار المبكر ونفقات الجدول قبل حدوث الفشل، وهذا ] الصيانة الافتراضية يقلل من وقت العمل ومصروفات التشغيلية.
فعلى سبيل المثال، يمكن أن تتنبأ بيانات سلسلة زمنية متكررة من سلسلة ألياف بصرية بالتدهور بسبب الرطوبة أو الإجهاد البدني، مما يتيح للمشغلين إعادة توجيه حركة المرور بصورة استباقية، وقد أبلغ بعض الناقلين عن انخفاض في مكالمات الخدمة الميدانية بنسبة 30 في المائة بعد نشر كشف عن الشذوذ على شبكات النقل التابعة لهم.
شبكة التشغيل الآلي
ويتيح نظام إدارة الدعم الميداني الذي يقوده المعهد للشبكات تحقيق التشغيل الذاتي، وبدلاً من التشكيل اليدوي لبارامترات مثل الصلاحية، أو الأوزان المتناقلة، أو تحديد الأولويات، يقوم عامل من عناصر القانون الإقليمي باستمرار بتجارب التعديلات ويتعلم السياسات التي تزيد من الناتج الإجمالي أو تقلل من درجة الحرارة، وهذا أمر مهم بصفة خاصة في الشبكات غير المتجانسة التي تجمع بين الخلايا الكلية والزنات الصغيرة،
وقد أظهرت شركات مثل نوكيا وإريكسون شبكات ذاتية التشغيل تقلل من التدخل عن طريق تنسيق عملية التصويب في الوقت الحقيقي، ويتلقى وكيل القانون الإقليمي تعليقات من تقارير معدات المستخدمين ويكيف في غضون ثواني، وهو أمر مستحيل بالنسبة لمشغلي البشر.
تعزيز الأمن وتحديد التهديدات
ويمكن لنماذج الرصد أن تكتشف وصلات مخبأة في نماذج الإشارة، ] تُشن هجمات بالحقن ، أو ، أو تُحدث هجمات ذات طابع شخصي ، وهي إشارات موثقة.
كما أن نماذج التعلم العميقة تُظهر شذوذات في قناة التحكم تشير إلى حدوث هجوم على البشر في الوسط، مما يُحدِث فجوة خلفها التشفير التقليدي، الذي يحمي محتوى البيانات وليس البيانات الوصفية أو أنماط التوقيت التي يمكن للمهاجمين استغلالها.
AI/ML in 5G and Future Generations
شبكات التنظيم الذاتي
٥- وتشمل المواصفات من الفئة الفنية بالفعل قدرات شركة SON، ولكن شركة AI/ML تشحنها، فالثقة الذاتية، والتفريغ الذاتي، والتدفئة الذاتية، تصبح أكثر ذكاء، فعلى سبيل المثال، عندما تفشل محطة قاعدية، يمكن لنموذج ML أن يعيد تعيين خلايا مجاورة لتغطية الفجوة، وتعديل عتبات التسليم، والتوازن بين الحمولة دون تدخل بشري.
As 5G evolveds into 5G-Advanced and eventually 6G, the role of AI in the physical layer (PHY) will expand. The 3rd Generation Partnership Project (3GPP) has started study items on AI/ML for NR Air Interface, covering channel state information (CSI) compression, beamgo to positioning.
إدارة نظام " سبكتروم " في الوقت الحقيقي
ويتيح تقاسم الطيف الديناميكي للمجموعة 4G و5G التعايش في نفس نطاق الترددات، ويمكن لنماذج التوقّع بأنماط حركة المرور أن تُخصّص شرائح الطيف بمزيد من الكفاءة، فعلى سبيل المثال، يمكن لشبكة CNN تحليل الاستخدام التاريخي وبيانات الطيف للتنبؤ عندما يكون لفرقة معينة ازدحام، ثم تعديل خطط العزلة بصورة استباقية أو تحويل حركة المرور إلى ترددات أقل ازدحاماً.
Edge AI for Low-Latency DSP
5G promises ultra-reliable low-latency communications (URLC) for applications like remote wound and autonomous driving. AI processing must happen at the edge, near the base station or even on the tool itself. TinyML[FL:1] models optimized for microcontrollers can run DSP tasks like noise cancellation or channelimation with minimal delay.
إن التعجيل باستخدام برامجيات FPGAs أو وحدات التجهيز العصبي يجعل من الممكن استخدام أجهزة الاستطلاع الآلي، ويمكن إجراء استخلاص عميق للتعلم من أجل تحقيق الاستخدام الأمثل لأجهزة الأشعة في أقل من 10 ثواني صغيرة، مباشرة في إطار المرحلة الرقمية لوحدة الإذاعة.
التحديات والنظر في المسألة
متطلبات البيانات ونوعيتها
ولا تصلح نماذج القانون النموذجي إلا بقدر ما تكون بيانات التدريب الخاصة بها، ويجب على مشغلي الاتصالات السلكية واللاسلكية أن يجمعوا مجموعات بيانات ضخمة ومصنفة تغطي مختلف ظروف القنوات، والتغيرات في المعدات، وأنماط التدخل، وهذا مكلف ويثير شواغل الخصوصية - يمكن أن تتضمن بيانات شخصية مثل التسجيلات الصوتية أو الموقع. توليد البيانات الاصطناعية و الحلول التعليمية المعينة.
النفقات العامة الحاسوبية
وتحتاج نماذج الأشعة فوق البنفسجية/الجرائية إلى موارد حسابية كبيرة، لا سيما أثناء التدريب، وفي حين يمكن الاستفادة المثلى من الأجهزة الحافة، فإن تدريب شبكة عصبية عميقة لمهام نظام الأفضليات المعمم قد يتطلب مجموعات من وحدات النظام العالمي لتحديد المواقع، ويمكن أن يعوض استهلاك الطاقة لهذه الحواسيب المكاسب الناتجة عن تحسين تجهيز الإشارات، ويقوم الباحثون باستكشاف تقنيات الضبط ] [نماذات النشر السريع]
الترجمة الشفوية والثقة
فالخريطات التقليدية في نظام الأفضليات المعمم هي محركات شفافة الرياضيات، وتدرك تماماً سبب إزالة مرشح بعض الترددات، والشبكات العصبية هي صناديق سوداء، وعندما يرتكب نموذج ما خطأ، مثلاً، فإن عدم إلغاء فجر التدخل - قد يكون من الصعب تشخيص السبب.() وتحتاج الهيئات التنظيمية في الاتصالات السلكية واللاسلكية إلى شرح للهياكل الأساسية الحيوية. [(FLT:0)
وبدأت هيئات المعايير مثل الاتحاد الدولي للاتصالات السلكية واللاسلكية في معالجة مسألة الأهلية للثقة في مجال الاتصالات السلكية واللاسلكية، وتحديد متطلبات القوة والإنصاف والمساءلة، وإلى أن تنضج هذه الهيئات، سيستخدم العديد من المشغلين مادة AI/ML كملحق للبنات التقليدية لنظام الأفضليات المعمم بدلاً من استبدالها.
الاتجاهات المستقبلية والتوجيهات البحثية
حاسوب الأورام العصبية
ويمكن لهذه الشرائح أن تنفذ شبكات الخلقية المتحركة التي تجهز إشارات كسلف من النبضات، ومثالية للتنقيب والكشف في الوقت الحقيقي.
Quantum Machine Learning for DSP
ولا يزال الحساب الكمي غير مقصود، ولكن الخوارزميات الكميّة للآلات يمكن نظرياً أن تحل مشاكل نظام المعلومات الإدارية المعينة التي يمكن استخلاصها بالنسبة للحواسيب الكلاسيكية - مثل تحقيق التكافؤ الأمثل بين القنوات المتعددة في نظام هائل من أجهزة الرصد والتحقق، وقد تظهر النماذج الكميائية الهجينة أولاً في محاكاة الشبكات وتحقيق الاستخدام الأمثل بدلاً من التجهيز الحي، ولكن الإمكانات هائلة.
النماذج الهجينة المشتركة بين الفيزياء والبيانات
ويمكن أن يبالغ في قيمة هذا القانون أو يتصرف بطريقة غير متوقعة، ويتجه هذا الاتجاه إلى ]] شبكات الظواهر العصبية المزودة بالمعلومات الفيزيائية التي تتضمن نماذج رياضية معروفة من نشر الإشارات، وعلى سبيل المثال، يمكن أن تُنتج شبكة جديدة لتقدير القنوات فيزياء انتشار موجات الكهرومغناطيسية محدودة.
خاتمة
ولا يحل التعلم في مجال المعلومات والآلات محل تجهيز الإشارات الرقمية في مجال الاتصالات السلكية واللاسلكية - بل يعززها، إذ إن الشبكات العصبية، من خلال التعلم من بيانات العالم الحقيقي، تحقق مستويات من قمع الضوضاء، والضغط، والقدرة على التكيف، مما لا يمكن أن يتوافق مع الخوارزميات المحددة، مما يؤدي إلى شبكات أكثر مرونة وأكثر كفاءة وأكثر تجهيزا لمواجهة الفوضى التي تعاني منها البيئات الحديثة اللاسلكية.
ومن الصيانة المتوقعة التي تقلل التكاليف، إلى المساواة في الوقت الحقيقي التي تبقي 5Gوصلات ثابتة على قطار سريع، فإن الأثر ملموس بالفعل، ولا تزال التحديات قائمة حول البيانات والحساب وإمكانية التفسير، ولكن يجري التصدي لها بنشاط من خلال معايير البحث والصناعية، ومع انتقال الصناعة إلى 6G وما بعده، سيصبح نظام دعم التنمية المستدامة الذي يقوده المعهد هو القاعدة وليس الاستثناء.
For further reading, see the IEE paper Deep Learning for 5G Physical Layer: An Overview] (DOI: 10.1109/MCOM.20.0001), the 3GPP TR 38.843 study on AI