Інтелектуальні технології коригування фізичного рівня мобільних мереж

Abstract

The paper investigates intelligent technologies for adjusting the physical layer of mobile networks, which are used to optimize and improve the performance of wireless communication systems. Such technologies allow to improve the efficiency of data transmission, increase bandwidth and reduce transmission errors. In particular, we consider the structure of the end-to-end physical layer based on reinforcement learning, which studies how an agent should make decisions in a certain environment to maximize some reward or expected benefit. In the context of the physical layer of the network, reinforcement learning can be used to optimize the behavior of an agent that affects data transmission and control of channel parameters. We propose a model of a physical network layer unit with generative artificial intelligence that can be used to improve the efficiency and reliability of data transmission in wireless communication systems. The main purpose of such a model is to generate optimal signals or adjust data transmission parameters in order to maximize throughput, minimize transmission errors, and ensure high-quality communication. The interaction between the physical network layer unit and the artificial intelligence algorithm is investigated in several ways, depending on the specific situation and context of use. The artificial intelligence algorithm can receive data from the physical layer of the network, for example, information about the status of network devices, bandwidth, noise, and delays. This data can be transmitted through a special interface or protocol from the physical layer to the artificial intelligence algorithm for further analysis and processing. The artificial intelligence algorithm can issue commands to network devices at the physical layer, for example, to configure parameters, optimize network performance, and detect abnormal behavior. These commands can be transmitted through a specific protocol or interface from the AI algorithm to the network devices. The artificial intelligence algorithm can analyze data from the physical layer of the network to detect deviations, errors, or failures in the network. When such situations are detected, the algorithm can send notifications to the network administrator or perform automatic actions to restore the network. We investigate resource optimization in the context of the interaction of a physical network layer unit with an artificial intelligence algorithm. An artificial intelligence algorithm can analyze the load on network resources at the physical level and distribute bandwidth between different devices or channels in order to achieve optimal use of available resources. The AI algorithm can analyze historical traffic data at the physical layer of the network and predict future traffic flows. This allows for effective resource planning and adaptation of network settings to meet anticipated needs. A model of a physical layer unit with a built-in artificial intelligence algorithm in the format of a combination of hardware and software that combines the functionality of the physical layer of the network with intelligent algorithms is proposed. The methods for improving the performance of the physical layer of wireless systems using generative artificial intelligence (GAI) technology are determined: optimization of system parameters, pattern detection, data analysis and optimal training planning, and automatic adjustment of network parameters.

Досліджено інтелектуальні технології коригування фізичного рівня мобільних мереж, які використовуються для оптимізації та покращення роботи бездротових комунікаційних систем. Такі технології дозволяють вдосконалювати ефективність передачі даних, збільшувати пропускну здатність та знижувати помилки передачі. Зокрема розглянуто структуру наскрізного фізичного рівня на основі навчання з підкріпленням, яке вивчає, як агент повинен приймати рішення в певному середовищі, щоб максимізувати деяку винагороду або очікувану користь. У контексті фізичного рівня мережі, навчання з підкріпленням може бути використане для оптимізації поведінки агента, який впливає на передачу даних та керування параметрами каналу. Запропоновано модель блоку фізичного рівня мережі з генеративним штучним інтелектом, яка може використовуватися для покращення ефективності та надійності передачі даних у бездротових комунікаційних системах. Основною метою такої моделі є генерація оптимальних сигналів або налаштування параметрів передачі даних з метою максимізації пропускної здатності, мінімізації помилок передачі та забезпечення якісного зв'язку. Досліджено взаємодію між блоком фізичного рівня мережі і алгоритмом штучного інтелекту через кілька способів, залежно від конкретної ситуації і контексту використання. Алгоритм штучного інтелекту може отримувати дані з фізичного рівня мережі, наприклад, інформацію про стан мережевих пристроїв, пропускну здатність, шум, затримки. Ці дані можуть бути передані через спеціальний інтерфейс або протокол з фізичного рівня до алгоритму штучного інтелекту для подальшого аналізу та обробки. Алгоритм штучного інтелекту може надавати команди мережевим пристроям на фізичному рівні, наприклад, для налаштування параметрів, оптимізації роботи мережі, виявлення аномальної поведінки. Ці команди можуть бути передані через певний протокол або інтерфейс з алгоритму штучного інтелекту до мережевих пристроїв. Алгоритм штучного інтелекту може аналізувати дані з фізичного рівня мережі для виявлення відхилень, помилок або збоїв у роботі мережі. При виявленні таких ситуацій алгоритм може відправляти повідомлення адміністратору мережі або виконувати автоматичні дії для відновлення роботи мережі. Досліджено оптимізацію ресурсів в контексті взаємодії блоку фізичного рівня мережі з алгоритмом штучного інтелекту. Алгоритм штучного інтелекту може аналізувати навантаження на мережеві ресурси на фізичному рівні і розподіляти пропускну здатність між різними пристроями або каналами з метою досягнення оптимального використання доступних ресурсів. Алгоритм штучного інтелекту може аналізувати історичні дані трафіку на фізичному рівні мережі і прогнозувати майбутні трафікові потоки. Це дозволяє забезпечити ефективне планування ресурсів і адаптувати мережеві налаштування для задоволення передбачуваних потреб. Запропоновано модель блоку фізичного рівня з вбудованим алгоритмом штучного інтелекту у форматі комбінації апаратного та програмного забезпечення, яка поєднує функціональні можливості фізичного рівня мережі з інтелектуальними алгоритмами. Визначено методи підвищення продуктивності фізичного рівня бездротових систем за допомогою технології генеративного штучного інтелекту (ГШІ): оптимізація параметрів системи, виявлення шаблонів, аналіз даних та оптимальне планування тренувань і автоматичне регулювання параметрів мереж