Ученые Вышки ускоряют разработку беспроводных систем связи 5G и 6G с помощью ИИ-технологий
В Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программное обеспечение для моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, основанное на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Программы позволяют узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком и приемником, а также могут преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.
В рамках проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030» в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработали программу для сбора и обработки данных моделирования трассировки лучей, которая позволяет узнать, как радиоволны распространяются между передатчиком (например, вышкой сотовой связи) и приемником (мобильным устройством). Также ученые создали программу для обучения нейросети и ее применения для интерполяции данных моделирования трассировки лучей, чтобы преобразовывать данные трассировки лучей в формат последовательности кадров, конфигурировать и обучать нейросеть на их основе с последующим сохранением.
Евгений Кучерявый,
руководитель проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030»
«Программа использует метод моделирования распространения радиоволн, который позволяет отслеживать все возможные пути распространения радиосигнала от передатчика к приемнику. Она анализирует данные о качестве сигнала и других параметрах, чтобы показать, как они изменяются в разных условиях, например при передвижении приемника. Таким образом, мы можем увидеть, как меняется качество связи, когда мы, например, перемещаемся на автомобиле или поезде».
Новый метод моделирования радиоканала в беспроводной связи 5G и 6G, который разрабатывает Центр ИИ, основан на использовании трассировки лучей и машинного обучения. Он позволяет анализировать распространение сигналов и радиоволн через беспроводное пространство, учитывая различные факторы, такие как отражение от стен и препятствий. Это улучшит качество связи между устройствами, поможет предсказать зоны покрытия сети и оптимизировать расположение антенн для эффективной работы связи.
Машинное обучение значительно улучшает развитие сетей 5G и 6G, ускоряя и оптимизируя ключевые процессы. Например, анализируя данные о загрузке и равномерно распределяя трафик между различными узлами, можно обеспечивать высокую производительность сети. Изучая информацию о перемещении пользователей, алгоритмы предсказывают их будущее местоположение и совершенствуют процессы переключения между базовыми станциями. Это помогает обеспечить непрерывную связь и минимизировать задержки. Кроме того, машинное обучение может управлять лучом передачи данных, определять его оптимальное направление для каждого пользователя или устройства, что позволяет оптимизировать качество сигнала и увеличить его пропускную способность.
Владислав Просвиров,
стажер-исследователь проекта «Интеллектуальные методы доставки данных в перспективных сетях 2030»
«В рамках проекта мы разрабатываем метод, который поможет увеличить скорость моделирования радиоканала с помощью трассировки лучей. Для достижения этой цели мы используем машинное обучение. Такое моделирование позволяет быстро проводить оценку различных беспроводных систем без необходимости реального развертывания приемников и передатчиков. Наша разработка может быть применима как в прикладных исследованиях различных беспроводных систем 5G и 6G, так и операторами связи».
Вам также может быть интересно:
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ разработали сервис обезличивания табличных данных для безопасного использования в ИИ-системах
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ разработал сервис обезличивания табличных данных, предназначенный для подготовки корпоративных данных к использованию в аналитических и ИИ-сервисах. Решение позволяет выявлять персональные данные в структурированных наборах, применять к ним воспроизводимые правила обезличивания и формировать артефакты, необходимые для контроля качества, аудита и последующего использования данных в защищенных контурах.
Высшая школа экономики и «Ростелеком» поддержат ИИ-стартапы для госсектора
НИУ ВШЭ и «Ростелеком» подписали на ПМЭФ-2026 соглашение о сотрудничестве в рамках реализации акселератора ИИ-решений для государственного сектора. Совместная работа позволит объединить технологическую экспертизу крупнейшего цифрового партнера государства и академический потенциал ведущего исследовательского университета страны.
Проблемы этики: как и где использовать ИИ
За последние годы этика в сфере искусственного интеллекта превратилась из философско-теоретической в прикладную дисциплину. Эксперты в НИУ ВШЭ обсудили, какие этические проблемы возникают в связи со стремительным развитием цифровизации и какие их инженерные решения могут быть предложены.
НИУ ВШЭ и МТС договорились об обмене ИИ-компетенциями при подготовке инженерных кадров для телекома
НИУ ВШЭ и ПАО «МТС» заключили соглашение о стратегическом партнерстве, которое предполагает подготовку кадров с ИИ-компетенциями для телекоммуникационной отрасли по программам высшего и дополнительного профессионального образования. Соглашение направлено на повышение качества образования, обмен экспертизой и компетенциями при подготовке инженеров, владеющих технологиями ИИ и машинного обучения.
Точка входа в ИИ: на ЦИПР обсудили влияние технологий на будущее
Участники ЦИПР-2026 обсудили, как офисные приложения могут стать точкой массового доступа к ИИ и снизить барьеры использования. Эксперты сошлись во мнении, что будущее — за адаптивными моделями и экосистемным подходом к корпоративным данным. В экспертных дискуссиях приняли участие представители НИУ ВШЭ.
ФКН ВШЭ расширяет линейку образовательных программ по ИИ для руководителей
Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ЦНО ФКН ВШЭ) развивает уникальную линейку образовательных продуктов для топ-менеджмента, где передовая компьютерная наука соединяется с реальными задачами бизнеса. Цель этого направления — помогать развивать бизнес в России через внедрение технологий искусственного интеллекта.
Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ
Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.