مطالعه مقایسهای تکنیکهای یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی در شبکه های بی سیم ۵G و ۶G کاربردها چالشها و مسیرهای آینده

هدف این مقاله بررسی و مقایسه جامع تکنیکهای یادگیری عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی در شبکه های بیسیم ۵G با تاکید بر کاربردها قابلیتها چالشها و مسیرهای آینده است. در این راسته کاربرد معماریهای مختلف یادگیری عمیق شامل شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی کانولوشنی، شبکه های عصبی بازگشتی، شبکه های حافظه کوتاه مدت و بلندمدت، خودرمزگذارها، شبکه های مولد، شبکه های عصبی گرافی و یادگیری تقویتی عمیق در حوزه هایی نظیر مدیریت منابع رادیویی، تخمین کانال، آشکارسازی سیگنال، تخصیص طیف، مدیریت تحرک، بهینه سازی مصرف انرژی، امنیت شبکه، رایانش لبه و ارتباطات وسیله به وسیله مورد بررسی قرار می گیرد. یافته های مطالعات اخیر نشان می دهد که در شبکه های ۵G یادگیری عمیق عمدتا به عنوان ابزاری برای بهینه سازی عملکرد و خودکارسازی مدیریت شبکه مورد استفاده قرار گرفته است؛ در حالی که در معماری مورد انتظار ۶G هوش مصنوعی از یک فناوری کمکی به یکی از اجزای ذاتی و بنیادین شبکه تبدیل خواهد شد. شبکه های ۶G با مفاهیمی مانند هوش مصنوعی بومی شبکه، ارتباطات تراهرتزی MIMO فوق انبوه، سطوح هوشمند بازپیکربندی پذیر، ارتباطات معنایی، دوقلوهای دیجیتال و یکپارچه سازی ارتباطات حسگری و محاسبات نیازمند نسل جدیدی از الگوریتمهای یادگیری عمیق خواهند بود. با وجود مزایای قابل توجه، استقرار گسترده یادگیری عمیق در شبکه های بی سیم با چالش هایی همچون نیاز به داده های حجیم و باکیفیت، هزینه محاسباتی بالا، مصرف انرژی، محدودیت قابلیت تفسیر مدل ها، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و امنیت، قابلیت تعمیم در محیط های پویا و دشواری استقرار مدل ها در تجهیزات دارای منابع محدود مواجه است. بر این اساس، مسیر آینده این حوزه به سمت توسعه معماری های هوشمند ترکیبی، یادگیری فدرال، یادگیری عمیق دانش محور، یادگیری انتقالی، مدل های سبک وزن، هوش مصنوعی مولد و همگرایی هوش مصنوعی با رایانش لبه حرکت خواهد کرد. این مقاله با ارائه یک چارچوب مقایسه ای میان کاربرد یادگیری عمیق در ۵G و ۶G تلاش می کند تصویری جامع از وضعیت کنونی، شکاف های پژوهشی و روندهای آینده هوشمندسازی شبکه های بی سیم ارائه دهد.

کلیدواژه ها:

شبکه های بیسیم ، یادگیری تقویتی عمیق ، شبکه های عصبی ، مدیریت منابع ، هوش مصنوعی بومی شبکه