Нейронная сеть побудит беспроводные данные, чтобы обойти препятствия в помещении
Ультра -быстрые беспроводные сигналы имеют недостаток: они не проходят через стены. Инженеры используют частоту Subterachar для обработки огромных объемов данных в виртуальной реальности и автономных автомобилях, но даже один кабинет книги или проходящий человек может блокировать сигнал и привести к потере данных. Американские исследователи разработали систему, которая позволяет этим высокочастотным сигналам обходить препятствия, позволяя передавать данные даже в самых предварительных пространствах.
Инновации специалистов Принстонского университета включает в себя объединение физики и машинного обучения для создания «Эйрные лучи» — Клижные дороги передачи данных, которые могут обходить объекты, вместо того, чтобы отражать в нихСначала они обсуждались в 1979 году, но в большинстве случаев они изучались только с точки зрения их физических свойств. Команда Принстона обучила нейронную сеть выбирать оптимальный путь луча в режиме реального времени для каждой среды, адаптируясь к внешнему виду или движению препятствий.
«По мере того, как наш мир становится все более связанным и потребляет все больше и больше данных, спрос на беспроводную полосу пропускания растет», — говорит ведущий исследователь Ясаман Гассепур. -Сюбтероцхерц частоты открываются до гораздо более высоких скоростей и полосы пропускания. «
Ученый сказал, что работа команды является важным шагом к передаче данных в диапазоне Subterahartz, что позволит обрабатывать в 10 раз больше информации, чем текущие беспроводные системы способны к обработке.
В отличие от низкочастотных радиоволн, сигналы Subterahartz распространяются на узкие лучи, что делает их уязвимыми в помещении. Обычно решение этой проблемы связано с отражателями, но в большинстве реальных условий это не практично. Новый подход изгибает сам сигнал. Он подходит для внутренних помещений со сложным планированием и ограниченной видимостью.
Для обучения нейронной сети команда разработала симулятор, способный моделировать бесчисленные внутренние ситуации без физического тестирования каждого из них. После обучения система невероятно быстро адаптируется, поддерживая надежные соединения даже в многолюдных, постоянно меняющихся средах, сообщает IE.
«Это исследование решает давнюю проблему, которая до сих пор препятствовала использованию таких высоких частот в динамической беспроводной связи», -сказал Гассепур. -Вернее разработки позволят нам создавать передатчики, которые могут разумно ориентироваться даже в самых сложных средах, обеспечивая сверхбыстральную и надежную беспроводную связь для задач, которые сегодня кажутся недостижимыми захватывающими виртуальной реальностью с полностью автономным транспортом. «
Давайте добавим, что итальянские ученые разработали новую систему, которая может распознавать людей на основе уникального искажения сигнала WI Fi, генерируемого их телами. Он основан на анализе информации об амплитуде и фазе электромагнитных волн, которые меняются при прохождении человеческого тела.
