Design and optimization of wireless communication systems and networks with native artificial intelligence
Authors: Μπουζίνης Παύλος 
Published: April 2024

Τα ασύρματα τηλεπικοινωνιακά δίκτυα επόμενης γενιάς αναμένεται να υιοθετήσουν μια προσέγγιση λειτουργίας βασιζόμενη στην εγγενή τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ), η οποία έχει ως στόχο τη διάχυτη παροχή ευφυών υπηρεσιών και τη βελτίωση των υποκείμενων αρχιτεκτονικών, πρωτοκόλλων και λειτουργιών των δικτύων. Σύμφωνα με τις παραπάνω απαιτήσεις, η σύγκλιση της ΤΝ με τα ασύρματα δίκτυα διαιρεί την έρευνα σε δύο ξεχωριστές κατευθύνσεις: “ΤΝ για ασύρματα δίκτυα” και “ασύρματα δίκτυα για ΤΝ ”. Το πρώτο πεδίο αφορά τη βελτίωση της επίδοσης των ασύρματων τηλεπικοινωνιακών συστημάτων και δικτύων με τη χρήση τεχνικών ΤΝ και μηχανικής μάθησης. Δηλαδή, η ΤΝ αναμένεται να συμπληρώσει ή να αντικαταστήσει παραδοσιακές μεθόδους σχεδίασης και βελτιστοποίησης ασύρματων δικτύων, σε περιπτώσεις που οι τελευταίες παρουσιάζουν περιορισμένες δυνατότητες. Το δεύτερο πεδίο αναφέρεται στην υποστήριξη εφαρμογών ΤΝ μέσω της από κοινού βελτιστοποίησης των τηλεπικοινωνιακών και υπολογιστικών πόρων ενός δικτύου. Σύμφωνα με αυτή τη κατεύθυνση, η σχεδίαση και βελτιστοποίηση των ασύρματων δικτύων εκτελείται με κύριο γνώμονα την παροχή υπηρεσιών και εφαρμογών ΤΝ. Η παρούσα διατριβή επικεντρώνεται κυρίως στην δεύτερη κατεύθυνση έρευνας, χωρίς όμως να περιορίζεται αποκλειστικά σε αυτή, καθώς μελετώνται χρήσιμες τεχνικές και παραδείγματα που ανήκουν στο πεδίο “ΤΝ για ασύρματα δίκτυα”. Η εγγενής ΤΝ συνδέεται στενά με την διανεμημένη ευφυΐα και την ευφυΐα στα δίκτυα παρυφής (edge), με την έννοια ότι οι έξυπνες υπηρεσίες και εφαρμογές θα πρέπει να παρέχονται σε όλες τις πτυχές και τα τμήματα του δικτύου, ανά πάσα στιγμή. Η ομοσπονδιακή μάθηση (federated learning - FL) θεωρείται ως μια πολλά υποσχόμενη τεχνική διανεμημένης μηχανικής μάθησης, η οποία έχει ως πρωταρχικό στόχο τη διατήρηση της ιδιωτικότητας των δεδομένων των κόμβων συμμετοχής και τη μείωση της μεταφοράς μεγάλων όγκων δεδομένων. Χαρακτηριστικό γνώρισμα του FL, είναι η συνεργατική δημιουργία ενός καθολικού μοντέλου εκπαίδευσης από τους χρήστες της διαδικασίας, μέσω της βοήθειας ενός κεντρικού διακομιστή (server). Αξιοσημείωτο είναι ότι οι χρήστες δεν αποστέλλουν τα δεδομένα τους καθαυτά στον διακομιστή, παρά μόνο τις παραμέτρους εκπαίδευσης του τοπικού τους μοντέλου. Επομένως, ο διακομιστής δεν έχει πρόσβαση στα γνήσια δεδομένα των χρηστών, σε αντίθεση με τις παραδοσιακές μεθόδους κεντροποιημένης μάθησης (centralized learning). Καθώς η παρούσα διατριβή εξετάζει την μετάδοση των δεδομένων σε ασύρματο κανάλι επικοινωνίας, η εν λόγω τεχνική αναφέρεται ως ασύρματο FL και εμπίπτει στο πεδίο “ασύρματα δίκτυα για ΤΝ ”. Το ασύρματο FL αντιμετωπίζει έντονες προκλήσεις, λόγω της έμφυτης αναξιοπιστίας του ασύρματου μέσου διάδοσης και του περιορισμένου εύρους ζώνης που αυτό παρέχει. Κατά συνέπεια, κρίνεται απαραίτητη η επινόηση αποδοτικών τεχνικών, που αποσκοπούν στην ταχεία σύγκλιση της διαδικασίας FL, χωρίς να θυσιάζεται η ακρίβεια και η επίδοση των μοντέλων μηχανικής μάθησης που συνοδεύουν τις υποκείμενες εφαρμογές ΤΝ. Στόχος της διατριβής είναι η σχεδίαση τέτοιων τεχνικών, με κύρια αρχή την από κοινού βελτιστοποίηση των τηλεπικοινωνιακών και υπολογιστικών πόρων των δικτύων και τελικό στόχο τη μείωση της χρονικής καθυστέρησης που προκαλείται από το ασύρματο FL.