Квантовое машинное обучение для сетей связи 6G: современное состояние и видение будущего

Ожидается, что предстоящее пятое поколение (5G) беспроводных сетей заложит основу интеллектуальных сетей благодаря реализации отдельных операций искусственного интеллекта (ИИ). Однако полностью интеллектуальные оркестрация и управление сетью для предоставления инновационных услуг будут реализованы только в сетях последующих поколений после 5G (B5G). В связи с этим мы предполагаем, что беспроводные сети шестого поколения (6G) будут функционировать на основе самореконфигурации по требованию, что обеспечит многократное повышение производительности сети и расширение набора типов услуг. Все более жесткие требования к характеристикам перспективных сетей могут в конечном итоге стимулировать внедрение ряда новых технологий, включая большие интеллектуальные поверхности, электромагнитный орбитальный угловой момент, связь в видимом световом диапазоне и безсотовую связь. Согласно нашему видению, 6G представляет собой сложную сеть с массовым числом соединений, способную быстро реагировать на запросы пользователей на обслуживание посредством обучения состоянию сети в реальном времени. Состояние сети описывается параметрами периферии сети (например, расположением базовых станций и содержимым кэшей), воздушного интерфейса (например, радиочастотным спектром и каналом распространения) и пользовательской стороны (например, временем автономной работы и местоположением). Многостатусная и многомерная природа состояния сети, требующая получения информации в реальном времени, может рассматриваться как задача квантовой неопределенности. В этом отношении возникающие парадигмы машинного обучения (ML), квантовых вычислений (QC) и квантового машинного обучения (QML), а также их синергия с сетями связи могут рассматриваться как ключевые факторы развития 6G. Учитывая этот потенциал, начиная с целевых услуг и технологий, обеспечивающих функционирование 5G, мы представляем всесторонний обзор современного состояния исследований в областях ML (включая глубокое обучение), QC и QML и выявляем потенциальные преимущества, проблемы и варианты применения этих подходов в сетях B5G. Далее мы предлагаем новую структуру сетей связи 6G с поддержкой QC и на основе QML, одновременно формулируя ее c...