NVIDIA ได้เปิดเผยซอฟต์แวร์ Aerial wireless และเครื่องมือโอเพนซอร์สต่างๆ เพื่อเร่งการพัฒนาเครือข่าย 6G รุ่นต่อไป
นักวิจัยและนักพัฒนากำลังใช้เครื่องมือเหล่านี้สร้างเครือข่ายที่พร้อมสำหรับ 6G ซึ่งไม่เพียงแต่ส่งข้อมูล แต่ยังรับสัญญาณได้อย่างมีประสิทธิภาพ รักษาการเชื่อมต่อของหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ และปรับตัวได้แบบเรียลไทม์
การทำงานร่วมกันนี้มุ่งสู่การสร้างเครือข่าย 6G ที่มี AI เป็นพื้นฐาน ซึ่งรวมเอาการเชื่อมต่อ การประมวลผล และการรับรู้ไว้ในแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์แบบรวมศูนย์
เครือข่ายที่ช่วยให้หุ่นยนต์ตอบสนองได้เร็วขึ้น
นอกเหนือจากการตอบสนองที่รวดเร็วและโอเวอร์เฮดในการประมวลผลที่น้อยลง ระบบยังมีความยืดหยุ่นมากขึ้น สามารถตรวจจับวัตถุที่หลุดหาย การกู้คืนจากการกระทำที่ไม่สำเร็จ และการตรวจสอบการเคลื่อนที่ที่วางแผนไว้เพื่อป้องกันการชนกันได้หากใช้ Digital Twin
เครือข่ายที่เรียนรู้การรับสัญญาณได้ดีขึ้น
นักวิจัยจาก ETH Zurich พบว่าการปรับจูน Neural receivers โดยใช้การวัดในพื้นที่ช่วยลดอัตราข้อผิดพลาดของบล็อกได้มากกว่าหนึ่งในสาม เมื่อเทียบกับเวอร์ชันที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน้า
เครือข่ายที่สามารถทดสอบได้เร็วขึ้น ก่อนการสร้างจริง
CTTC กำลังเร่งกระบวนการนี้โดยนำโมเดลช่องสัญญาณวิทยุที่เร่งด้วย GPU ซึ่งทำงานบน ACAR เข้าสู่ตัวจำลองเครือข่ายโอเพนซอร์ส 5G-LENA ของ CTTC ในการประเมินเบื้องต้น วิธีนี้ช่วยลดเวลาการจำลองจากประมาณสามชั่วโมงเหลือเพียง 10-20 นาที โดยยังคงรักษาพฤติกรรมทางสถิติและประสิทธิภาพของเครือข่ายที่คาดหวังไว้
ศัพท์ที่ควรรู้
- 6G networks – เครือข่ายยุคที่หก ซึ่งเป็นเป้าหมายต่อไปของการสื่อสารไร้สาย
- Aerial wireless software – ซอฟต์แวร์ไร้สายที่จำลองการสื่อสารในอากาศ
- Digital twin – แบบจำลองเสมือนของระบบจริงที่ใช้ในการทดสอบและจำลองสถานการณ์
- Neural receivers – ตัวรับสัญญาณที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลสัญญาณ
- GPU-accelerated radio channel models – โมเดลช่องสัญญาณวิทยุที่ใช้พลังการประมวลผลของ GPU เพื่อการจำลองที่รวดเร็ว
ที่มา: NVIDIA Blog