Изображение создано при помощи модели Шедеврум
Нейросети постепенно становятся частью нашей повседневной жизни — но ученые продолжают находить новые способы их применения. Так, в СПбГЭТУ «ЛЭТИ» предложили метод оптимизации радиосигналов с помощью нейросети. Разработка позволит снизить вероятность ошибки при передаче информации с помощью телекоммуникационного оборудования.
Содержание:
Применение нейросетей практически не имеет границ. Сегодня их успешно используют в экономике для прогнозирования курсов валют, цен на ресурсы, для автоматического трейдинга, оценки рисков невозврата кредитов, стоимости недвижимости и т.д.
Еще одна сфера, где успешно применяются нейросети — это медицина. искусственный интеллект может диагностировать заболевания, обрабатывать медицинские изображения, мониторить состояние пациента, прогнозировать результаты применения различных методов лечения.
В авиации нейросети обучают автопилоты, распознают сигналы радаров, управляют беспилотными аппаратами, распознают объекты на фото и видео съемке с дронов.
Также с помощью искусственного интеллекта автоматизируются производства: контролируется качество продукции, предупреждаются аварийные ситуации. В робототехнике нейросеть прокладывает маршруты, распознает препятствия перед роботами, управляет манипуляторами. Охранные системы с помощью нейросети распознают лица, идентифицируют людей по биометрии, анализируют данные с видеокамер и сенсоров.
Политологи и социологи предсказывают общественные процессы, результаты выборов, динамику рейтингов, также опираясь на данные искусственного интеллекта. В геологоразведке нейросеть анализирует сейсмические данные, оценивает ресурсы месторождений.
Однако по-настоящему актуальная и важная сфера использования технологий машинного обучения — это системы связи и телекоммуникаций. Искусственный интеллект организует ассоциативный поиск информации, фильтрует спам, обеспечивает адресную доставку рекламных сообщений, проводит сжатие видеоинформации и ее быстрое кодирование и декодирование.
Сегодня системы телекоммуникаций обеспечивают не только связь для общения между людьми, но и помогают аварийным и экстренным службам и военным структурам. Качественное функционирование систем связи — это вопрос безопасности человека в современном мире.
Чем больше людей используют системы связи, тем активнее растет объем передаваемой с их помощью информации. Это означает, что для этого требуется все больше качественного оборудования. При запаздывании роста инфраструктуры вероятность искажения радиосигналов и ошибок при передаче цифровой информации повышается. Именно поэтому оптимизация радиосигнала становится одной из ключевых тем для технических разработок современных исследователей.
Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» создали нейросеть, которая представляет собой виртуальную модель системы связи: в ней моделируются процессы, происходящие с сигналами при передаче информации. Разработанная модель решает задачу оптимизации — подбирает набор сигналов, которые после искажения каналом связи возможно надежно отличить друг от друга. Особенно полезно проводить моделирование при прогнозах поведения сетей в периоды пиковых нагрузок. Методы виртуального моделирования помогают решать задачи оптимизации набора сигналов и частот, а также устранения искажений в каналах связи.
«Мы разработали нейросетевую модель, которая позволяет нам автоматически подобрать набор радиосигналов с наиболее эффективными параметрами передачи данных для конкретной телекоммуникационной системы, исходя из особенностей канала связи, который в ней применяется», — рассказал заместитель заведующего кафедрой теоретических основ радиотехники СПбГЭТУ «ЛЭТИ» по учебной работе Александр Сергиенко.
Нейросеть в процессе оптимизации учитывает целый ряд параметров для различных телекоммуникационных систем. Наиболее важные из них - скорость передачи данных (спектральная эффективность) и требуемый для работы с заданным качеством уровень сигнала (энергетическая эффективность). Обычно в современных системах связи эти параметры конфликтуют: спектральная эффективность повышается и позволяет системе связи передавать больше данных, однако вероятность того, что информация дойдет до пользователя без ошибок, снижается.
По словам Александра Сергиенко, с помощью «оптимизационной модели можно создавать наборы сигналов для действующих систем связи, повышая эффективность их работы по соотношению скорости и надежности передачи информации».
Внедрение искусственного интеллекта в разных отраслях становится одним из основных направлений операционного управления. Специалистов перепрофилируют на разного уровня программах обучения. Например, на программах дополнительного профессионального образования «Искусственный интеллект» и на программах по обучению работе с анализом данных.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
