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諾基亞和高通共同研究提高無線容量和性能的人工智能互操作性技術

摘要:高通技術公司和諾基亞宣布,他們開發(fā)了一種原型技術,可以解決互操作性問題,這是人工智能在無線系統(tǒng)中使用所面臨的基本挑戰(zhàn)之一。通過在網(wǎng)絡和設備中使用的不同人工智能模型之間實現(xiàn)多供應商互操作性,未來的無線系統(tǒng)將支持人工智能的使用,以實現(xiàn)更大的容量和更好的性能,同時潛在地降低能耗。

ICC訊(編譯:Vicki)高通技術公司和諾基亞宣布,他們開發(fā)了一種原型技術,可以解決互操作性問題,這是人工智能在無線系統(tǒng)中使用所面臨的基本挑戰(zhàn)之一。通過在網(wǎng)絡和設備中使用的不同人工智能模型之間實現(xiàn)多供應商互操作性,未來的無線系統(tǒng)將支持人工智能的使用,以實現(xiàn)更大的容量和更好的性能,同時潛在地降低能耗。

 高通技術公司和諾基亞貝爾實驗室已經(jīng)使用諾基亞貝爾實驗室的測試網(wǎng)絡和驍龍5G調制解調器- RF系統(tǒng)將這項技術應用于人工智能概念驗證中。這兩家公司將在巴塞羅那舉行的2024年世界移動通信大會上展示這一概念驗證。

 人工智能和機器學習將對未來的無線通信產(chǎn)生重大影響,因為人工智能模型可以根據(jù)特定環(huán)境優(yōu)化無線電的性能。但是,為了使人工智能在無線網(wǎng)絡中充分發(fā)揮其潛力,網(wǎng)絡和設備使用的不同人工智能系統(tǒng)需要協(xié)調它們的活動。否則,這些人工智能系統(tǒng)可能會產(chǎn)生交叉作用。

 高通技術公司和諾基亞貝爾實驗室采用了一種新的人工智能互操作性方法,該方法利用了一種稱為順序學習的技術。使用順序學習,網(wǎng)絡和設備共享與人工智能訓練相關的連接數(shù)據(jù),但不必共享實際的人工智能模型。然后獨立的編碼器和解碼器使用這些數(shù)據(jù)分別訓練網(wǎng)絡AI和設備AI。這些獨立的編碼器和解碼器有效地充當翻譯,允許多個截然不同的人工智能系統(tǒng)相互分享它們的知識。通過連續(xù)的訓練,這些不同的人工智能模型將相互加強,而不管供應商是誰。此外,順序訓練還可以使來自多個供應商的無線手機或設備(每個供應商都有自己的編碼器實現(xiàn))與網(wǎng)絡中具有通用解碼器的同一基站進行交互。這節(jié)省了培訓時間,并有助于未來實際部署的可伸縮性。

 高通技術公司工程副總裁Tingfang Ji表示:“人工智能已經(jīng)徹底改變了我們生活和社會的許多方面,高通正在引領前沿的人工智能技術。為了讓人工智能為多供應商無線系統(tǒng)帶來新的功能、效率和性能,生態(tài)系統(tǒng)需要共同努力,在全球范圍內實現(xiàn)無線人工智能。與諾基亞在人工智能互操作性方面的合作是朝著定義可擴展的全球標準邁出的令人鼓舞的第一步?!?/span>

 諾基亞貝爾實驗室核心研究部總裁Peter Vetter表示:“人工智能在通信領域的潛力巨大。數(shù)據(jù)驅動的空中接口可以了解其環(huán)境,以提高其性能和效率。我們已經(jīng)看到人工智能在5G和5G- advanced中得到了應用,但它將在6G時代發(fā)揮最大潛力?!?/span>

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文章標題:諾基亞和高通共同研究提高無線容量和性能的人工智能互操作性技術
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