资料介绍
伴随着人工智能(artificial intelligence, AI)三大驱动力——算力、算法和数据相关技术 的不断发展,AI 技术正在人类社会中掀起新一轮的技术革命。特别地,作为 AI 技术的一个 重要研究方向,机器学习(machine learning, ML)利用了深度神经网络(deep neural network, DNN)的非线性处理能力,成功地解决了一系列从前难以处理的问题,在图像识别、语音 处理、自然语言处理、游戏等领域甚至表现出强于人类的性能,因此近来受到了越来越多的 关注。
AI/ML 技术发展的同时,无线通信系统也在持续高速发展中。第 5 代移动通信(5G) 支持增强移动通信(enhanced mobile broadband, eMBB)、超高可靠低时延(ultra-reliable low latency communications,uRLLC)和海量机器类型通信(massive machine type communications, mMTC)等三大应用场景,而未来的无线通信系统必将向更大吞吐、 更低时延、更高可靠 性、更大连接数、更高频谱利用率等方向演进。已有的研究工作表明,AI 在复杂未知环境 建模、学习,信道预测,智能信号生成与处理,网络状态跟踪与智能调度,网络优化部署等 许多方面具有重要的应用潜力,有望促进未来通信范式的演变和网络架构的变革,对 6G 技 术研究具有十分重要的意义和价值。
在 IMT-2030(6G)推进组的统一安排下,无线技术工作组无线 AI 任务组就人工智能 技术在 6G 无线空口和无线组网中的应用开展了深入调研分析,以为下一步开展相关研究提 供指导和思路。本报告在对当前国内外的主要研究状况进行调研分析的基础上,结合部分成 员单位在无线 AI 上的一些研究工作,对无线 AI 的若干研究方向及其关键技术进行了较为 全面地分析和讨论,同时探讨了无线 AI 的难点、挑战和产业化前景。
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