发布时间:2019-11-26
10月26日-27日,由陕西省委网信办、陕西省工业和信息化厅、陕西省科学技术厅指导,中国人工智能学会主办,西安市委网信办、西安市科学技术局、西安国家民用航天产业基地管理委员会、京东云共同承办的2019第九届中国智能产业高峰论坛在“硬科技之都”——西安举办。在27日举办的全国高校人工智能学院院长/系主任论坛上,北京邮电大学副校长、教授王文博为我们带来了题为“人工智能助推无线网络发展”的精彩演讲。
王文博
北京邮电大学副校长、教授
以下是王文博教授的演讲实录:
一、无线网络智能化的需求
我们现在每个人越来越离不开手机,越来越离不开无线网络,越来越期待着无线网络有更好的发展。从2G、3G、4G到2019年6月6日由工业和信息化部发布的4个5G牌照,5G马上要真的商用化。5G有三个场景,一是增强了移动宽带;二是低时延高可靠;三是海量物联网。出现这三个场景是由于未来无线网络发展越来越遍布任何一个角落、任何一个领域,也就是泛在化;随着需求不断的增加,越来越场景化。会场是一个场景,会场外是另外一个场景;生产车间是一个场景,车上又是一个场景。一个网络如果应对不同的能力需求、不同的场景需求,只有一个办法就是智能化。所以网络的发展智能化是趋势。
刚刚过去的9月份,芬兰奥卢大学正式发布了6G无处不在的无线智能关键驱动与研究挑战的白皮书,列举了关键技术指标,列举了为什么叫做无处不在的无线智能,讲到6G将与人工智能、机器学习深度融合,智能传感、智能定位、智能资源分配、智能接口切换等都将成为现实,智能程度将大幅度提升。
无线网络的特性,从它的功能需求,要随时随地不受限制地接入到网络上,或实现终端之间的互联。有传输速率限制、时延和可靠性需求、连接数量需求,以及移动性需求、电磁辐射需求。由于无线频谱资源受限,无线传输干扰不确定,电播传播特性复杂,对于网络来讲,希望单位的带宽传输更多信息,希望网络能够支撑更多用户,当然也不希望太复杂。从需求、问题到目标,就变成了一个非常复杂的问题。
面对复杂问题,过去是有解决方案的。但相对过去来讲,网络状况单一,随着5G到未来的6G,网络状况变得越来越复杂。有一篇论文对5G网络参数进行了分析,参数不断的增加,意味着要做大量的计算,使得网络能够达到目标。为此5G提出了一个网络自组织的概念,包括自配置、自优化、自愈合,都是靠智能化驱动。智能化驱动应对各种需求,不同的场景、不同的传输性需求,不同的用户的需求。
二、人工智能的方法
从人工智能内在的逻辑来讲,最终要有一个决策,这个决策有助于对象发展。机器学习,学习的前提一定是从经验中获得;经验来源于数据;有数据才能产生学习,最后形成知识;由知识来推理决策。所以对于人工智能与无线网络的结合,有传输层数据,如信道、频谱、接入等;网络层数据,如小区配置、网络负载、移动性等;还有应用层数据,如各种业务数据。这些数据实际上形成了一个体量极大、维度极多、关联极复杂的数据集合。
通过人工智能办法,数据+学习产生一个决策,使得我的网络能够满足用户的需求,达到网络高效率的需求。智能在无线网络中可以分三层考虑,即终端层、接入层或边缘层,还有云端层。
三、人工智能与无线网络的结合
对于5G面对的低时延、高可靠需求,越贴近用户做出决策越好,这就引入了移动边缘计算。移动边缘计算就是在基站侧引入更好的智能,及时汇总用户的信息,以及无线侧信息来做边缘的智能化处理,可以有效地降低智能处理成本。移动边缘智能不能满足所有业务需求,有一些业务还需要在云端引入智能。
对于移动边缘智能,欧洲的电信标准化协会给出了涉及方法。
四、应用人工智能的优势与挑战
优势有:
第一,机器学习的方法可以很好地揭示无线网络的特性,识别无法通过传统分析方法发现的相关性和异常。
第二,具有处理海量的、结构化的、非结构化数据的能力。
第三,能够容忍输入的不完整甚至不正确的原始数据。在一些数据丢失或者不完整的情况下,通过人工智能的学习仍然可以获得很好的判断,这也是过去在无线网络里,优化算法所不具有的。
第四,具有强大的控制决策能力,有助于实现无线网络智能化。
挑战有:
第一,大量数据分析消耗大量的存储、计算资源。这对人工智能的方法会提出挑战,怎么用少量的数据到达需要的效果。
第二,网络发生突变的适应性。包括信道的变化、用户的变化、负载的变化都要有适应性。
第三,网络大数据的安全性。这些数据在某种情况下需要受到保护。避免传递过程中数据泄露的威胁。
面对机遇与挑战,需要不断推动人工智能与无线网络的结合,希望在座的专家学者关注人工智能与无线网络的结合。
(本报告根据速记整理)
CAAI原创 丨 作者王文博教授
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