استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء نظام لاسلكي من الجيل التالي

Houman Zarrinkoub

تشهد صناعة الاتصالات اللاسلكية زيادة غير مسبوقة في الطلب، مع وجود أكثر من 7.1 مليارات مستخدم للهواتف المحمولة وعدد متزايد من الاتصالات اللاسلكية بين الآلات “M2M”. التحدي المركزي الذي يواجهه المهندسون عند تصميم أنظمة وشبكات لاسلكية هو تعقيدها. والتصاميم التقليدية المحددة مسبقًا غير كافية أو غير مرنة عند التعامل مع تعقيد النظام، وغير قابلة للتكيف عندما تتغير المتطلبات والبيئات. تستند التقنيات الناشئة القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى مبدأ التعلم والقدرة على التكيف، وتعد بمعالجة تحدي التعقيد.

ما هي الأنظمة اللاسلكية القائمة على الذكاء الاصطناعي؟ ولماذا تعتبر متفوقة على التصاميم التقليدية؟

النظام اللاسلكي القائم على الذكاء الاصطناعي يدمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي ضمن إطاره، مما يوفر تغطية أفضل، وسعة أعلى، وموثوقية أكبر. وتتكيف الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي مع بيئتها، متجاوزةً قيود التوسع وتقليل تكاليف معالجة الإشارة. وعند تصميم هذه الأنظمة، يحتاج المهندسون إلى مجموعات بيانات من العالم الحقيقي، وغالبًا ما تُستمد من النماذج الأولية الفيزيائية أو الإشارات الواقعية. ويستخدم معظم المهندسين التوائم الرقمية لتعزيز البيانات لتدريب الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي، حيث تضمن وجود بيانات كافية للتعامل مع الحالات السلبية وإدارة عناصر النظام بكفاءة.

تصميم ودمج نظام لاسلكي قائم على الذكاء الاصطناعي

تطوير نظام لاسلكي قائم على الذكاء الاصطناعي هو عملية معقدة تتضمن إنشاء سير عمل تصميم يشمل جمع البيانات، وتدريب واختبار النموذج، وتنفيذ النموذج ودمجه في النظام اللاسلكي.

1-جمع وتوليد البيانات

تتمثل الخطوة الأولى في إنشاء نظام لاسلكي قائم على الذكاء الاصطناعي في جمع البيانات، إما من خلال الحصول على إشارات عبر الهواء “OTA” أو من خلال توليد بيانات من التوأم الرقمي. لقد مكنت البيانات الاصطناعية من اختبار قابلية التوسع، وتحمل الأخطاء، واكتشاف الشذوذ، بالإضافة إلى مساعدتها في نمذجة البيئة وتكوين النظام. ويستخدم المهندسون بعد ذلك هذه البيانات لتدريب وتحقيق نماذج الذكاء الاصطناعي، واختبارها ومحاكاتها، وضبط الأداء. والخطوة التالية تتضمن المحاكاة ونمذجة البيانات.

2-تدريب واختبار النموذج

يتطلب تدريب نموذج للأنظمة اللاسلكية تحديد المعلمات الأساسية مثل عرض النطاق الترددي، والكمون، وقوة الإشارة. ويقوم المهندسون بعد ذلك بتحسين خوارزميات تعلم الآلة للوظائف الأساسية، مع مراعاة عوامل الأداء في الوقت الحقيقي. بعد التدريب، يخضع النموذج للاختبار والتكيف لضمان أداء موثوق في العالم الحقيقي. والخطوة النهائية تشمل تقليم شبكة الذكاء الاصطناعي من خلال تحويلها إلى نقطة ثابتة وإزالة الطبقات العصبية غير الضرورية. وتعد هذه العملية النموذج للتنفيذ في النظام اللاسلكي مع تحقيق التوازن بين الأداء والكفاءة.

3-تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي

يتضمن تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي في نظام حقيقي ثلاث خطوات رئيسية. أولًا، يجب على المهندسين الوصول إلى تقييم الحجم والموارد، بما في ذلك تقييم قوة المعالجة ومتطلبات الذاكرة ومعدل نقل البيانات. والخطوة الثانية تستخدم توليد الكود التلقائي لنشر النماذج المدربة مسبقًا على الأجهزة المكتبية أو المدمجة، مما يسهل التنفيذ ويقلل من الأخطاء. وأخيرًا، يمكن للمهندسين التحقق من أداء النظام المنفذ مقابل النموذج الأصلي لضمان عدم وجود تناقضات أو مشكلات في الأداء.

4-دمج النموذج

تتضمن الخطوة النهائية دمج نماذج الذكاء الاصطناعي المنفذة ضمن النظام اللاسلكي العام. وتضمن هذه المرحلة أن الحل الذكي الجديد يعمل بتناغم مع بقية النظام التقليدي. وقبل الدمج الكامل، يجب على المهندسين التأكد من التوافق مع مكونات النظام الحالية من خلال تحليل أداء النظام الشامل بدلًا من خوارزميات ونظم فرعية فردية.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الأنظمة اللاسلكية

يقدم دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة اللاسلكية مجموعة متنوعة من التحديات، بما في ذلك موازنة المقاييس المتضاربة للأداء وضمان أداء متفوق مقارنة بالأنظمة التقليدية. والهدف هو تحقيق توازن يدعم الأهداف التشغيلية من خلال تقديم أداء شامل عالي الجودة.

موازنة مقاييس الأداء

غالبًا ما يؤدي تحسين مقياس واحد في التصميم إلى مساومة آخر، مما يتطلب توازنًا لتحقيق أهداف النظام. على سبيل المثال، قد يؤدي زيادة سعة الشبكة إلى زيادة استهلاك الطاقة والكمون. ويمكن للمهندسين استخدام النمذجة والمحاكاة لاستكشاف السيناريوهات، مما يمكّنهم من اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن التكوينات المثلى دون تعطيل الأنظمة الفعلية.

ضمان أداء متفوق

الانتقال إلى أنظمة لاسلكية معززة بالذكاء الاصطناعي هو تحدٍ، لكنه ضروري لتحقيق أداء متفوق. وتعتبر نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتعلم باستمرار أساسية، وتتطلب مجموعات بيانات متنوعة للتدريب. وتضمن محاكاة الأنظمة المتكاملة قبل النشر التوافق الصحيح مع الأنظمة التقليدية. ويستخدم المهندسون بعد ذلك أدوات التحليل والتصميم لتسهيل اختبار التوافق وتحديد نقاط الاختناق في الأداء.

الخاتمة

تواجه صناعة الاتصالات اللاسلكية نقطة حاسمة. مع اقتراب إطلاق معايير 5G المتقدمة و6G، ستعتمد الجيل القادم من الأنظمة اللاسلكية المزيد من التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي. لقد أدرك المهندسون المكلفون بتصميم الأنظمة اللاسلكية الحديثة أن دمج الذكاء الاصطناعي لم يعد خيارًا؛ بل أصبح ضروريًا. من خلال دمج مبادئ التصميم القائمة على الذكاء الاصطناعي، يمكن لمهندسي الاتصالات اللاسلكية تطوير أنظمة وشبكات تلبي احتياجات اليوم وتكون مجهزة للتطور مع متطلبات وتطورات الاتصالات اللاسلكية في المستقبل.

المصدر: The Engineer