Radio-strike: Um jogo de aprendizado por reforço para beam selection em ambientes 3D modelados usando unreal engine

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Radio-strike: Um jogo de aprendizado por reforço para beam selection em ambientes 3D modelados usando unreal engine

A indústria de jogos e de outras áreas estão impulsionando o desenvolvimento de ferramentas sofisticadas para a criação de mundos virtuais compostos por modelos 3D, engines de física e outros componentes. Esta palestra busca promover a visão de que sistemas 5G e além irão se beneficiar da disponibilidade de mundos virtuais para alavancar o uso de aprendizado de máquina / inteligência artificial aplicado a redes de comunicações. Como um exemplo concreto de um framework CAVIAR (“Communication networks and Artificial intelligence immersed in VIrtual or Augmented Reality”), esta apresentação discutirá o “Radio-Strike”, desenvolvido utilizando Unreal Engine, da Epic Games e o simulador AirSim, da Microsoft. Radio-Strike é usado na Declaração de Problema (ITU-ML5G-PS-006: ML5G-PHY-Reinforcement learning: scheduling and resource allocation) da UFPA para o Desafio em 5G do ITU/ML 2021, no qual os participantes são convidados a desenvolver um agente de aprendizagem de reforço profundo (RL) que desempenha o papel de uma estação base que atende drones, veículos e pedestres via MIMO em um cenário 3D. Esse problema tem como público-alvo os interessados em projetar sistemas ML/AI que aprendem com a experiência e podem superar soluções convencionais que dependem apenas de processamento de sinais. A palestra terá uma breve descrição do desafio do ITU (“ITU AI/ML in 5G Challenge: applying machine learning in communication networks”) e problemas associados, uma introdução ao RL aplicada ao beam selection em MIMO, explicações sobre como funciona o Radio-Strike e os desafios para implantar RL em redes 5G/6G.

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  • Start date
    13 September 2021 at 15:00 CEST, Geneva
  • End date
    13 September 2021 at 16:00 CEST, Geneva
  • Duration
    60 minutos
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