اکوسیستم مبتنی بر هوش مصنوعی انویدیا برای پیشبرد جاه‌طلبی‌های 6G در اروپا

رقابت برای دستیابی به نسل ششم فناوری سلولی (6G) در اروپا به‌سرعت در جریان است و این قاره جایگاه پیشتاز خود را اعلان کرده است. برخلاف نسل‌های قبلی که عمدتاً به‌روزرسانی‌هایی در سرعت یا ظرفیت بودند، 6G به‌عنوان یک سکوی بومی هوش مصنوعی طراحی شده که در آن هوش مصنوعی در تمامی لایه‌های شبکه از ابتدا تنیده شده است. از بهینه‌سازی بلادرنگ شبکه تا ادغام حسگرها با ارتباطات، 6G وعده می‌دهد شیوه‌های زندگی، کار و تعامل ما با دنیای دیجیتال را متحول سازد. در قلب چشم‌انداز جسورانه اروپا، مجموعه‌ی جامع پلتفرم‌ها، ابزارها و کتابخانه‌های انویدیا قرار دارد که برای تسریع پژوهش‌های هوش مصنوعی و بی‌سیم، از توسعه‌ی اولیه‌ی الگوریتم تا استقرار جامع طراحی شده است. از زمان راه‌اندازی برنامه‌ی توسعه‌دهندگان 6G انویدیا در سال گذشته، بیش از ۲۰۰ سازمان مخابراتی در بیش از ۳۰ کشور اروپایی فناوری‌های انویدیا را برای پیش‌برد پروژه‌های 6G خود به‌کار گرفته‌اند. در این مطلب، نشان می‌دهیم چگونه مؤسسه‌های برجسته در بریتانیا، فنلاند، فرانسه، آلمان، سوئیس و دیگر نقاط اروپا با بهره‌گیری از پشته‌ی سخت‌افزار و نرم‌افزار انویدیا در حال پیشگام شدن در شبکه‌های بومی هوش مصنوعی هستند—زیربنای خدمات نوآورانه، تجربه‌های مشتری بهبودیافته و راه‌حل‌های ارتباطی پایدار.

وعده‌ی 6G بومی هوش مصنوعی

شبکه‌های سلولی سنتی به‌تدریج از هوش مصنوعی برای وظایفی مانند مدیریت ترافیک یا نگهداری پیش‌بینانه بهره گرفته‌اند، اما 6G نقطه‌ی عطفی است: هوش مصنوعی از لایه‌ی فیزیکی تا کاربرد درون ساختار شبکه تنیده شده است و شبکه توانایی یادگیری، سازگاری و حس کردن محیط پیرامون را در زمان واقعی خواهد داشت. قابلیت‌های کلیدی عبارت‌اند از:

• ادغام حسگری و ارتباطات (ISAC): شبکه‌ها نقش حسگر را ایفا می‌کنند—با استفاده از رادار، لیدار یا سایر فناوری‌ها برای درک دنیای فیزیکی و پشتیبانی از کاربردهایی مانند خودروهای خودران و شهرهای هوشمند.

• شناخت عصبی‌مُرکب بی‌سیم: پردازشگرهای رویدادمحور که با الگوبرداری از عملکرد مغز، داده‌های پیک‌محور (spike-based) را با کارایی بسیار بالا پردازش می‌کنند—مناسب برای کاربردهای با تأخیر فوق‌العاده کم مانند رباتیک.

• دوقلوی دیجیتال و ره‌گیری پرتو: شبیه‌سازی‌های با وفاداری بالا از محیط‌های رادیویی که آزمون پروتکل‌ها و سخت‌افزارهای نوین را در شرایط واقعی شتاب می‌دهند.

• ارکستراسیون عامل‌محور: عامل‌های خودران، که ممکن است بر پایه‌ی مدل‌های زبان بزرگ باشند، وظایف پیچیده‌ی شبکه را برای بهینه‌سازی کارایی و پایداری مدیریت می‌کنند.

برای تحقق این قابلیت‌ها، پژوهشگران به محیط توسعه‌ی کامل‌پشته نیاز دارند: GPUهای قدرتمند برای آموزش، شبیه‌سازهای انعطاف‌پذیر برای مدل‌سازی شرایط واقعی و ادغام با پشته‌های رادیویی متن‌باز. مجموعه‌ی انویدیا پاسخ‌گوی هر یک از این نیازهاست.

برنامه‌ی توسعه‌دهندگان 6G انویدیا: سکوی همکارانه

انویدیا برای درک پیچیدگی پژوهش 6G، برنامه‌ی توسعه‌دهندگان 6G را معرفی کرد که شامل:

1. دسترسی زودهنگام به ابزارهای پیشرفته: نسخه‌های پیش‌انتشار AI Aerial، Sionna و سایر کتابخانه‌ها.

2. پشتیبانی فنی: منابع مهندسی اختصاصی برای استقرار خوشه‌های محاسباتی و بهینه‌سازی بارهای کاری هوش مصنوعی.

3. جامعه‌ی جهانی: شبکه‌ای از بیش از ۲۲۰۰ پژوهشگر در ۸۵ کشور، برای تبادل دانش و نوآوری مشترک.

تا کنون، شرکت‌کنندگان در این برنامه بیش از ۱۹۰,۰۰۰ بار ابزارهای پژوهشی 6G انویدیا را دانلود کرده و بیش از ۳۵۰ ارجاع در مقالات علمی به ثبت رسیده است—گواه بر پذیرش سریع و تأثیر این اکوسیستم.

بریتانیا: هم‌افزایی دولت، صنعت و دانشگاه

در اعلامیه‌ای برجسته، وزارت علوم، نوآوری و فناوری بریتانیا (DSIT) با انویدیا همکاری کرد تا پژوهش‌های هوش مصنوعی در مخابرات این کشور را تقویت کند. در چارچوب این همکاری:

• دانشگاه‌های برتر به ابزارهای AI Aerial و Sionna دسترسی خواهند داشت.

• پژوهشگران از منابع آموزشی مؤسسه‌ی عمیق یادگیری انویدیا بهره خواهند برد.

• اهداف راهبردی شامل تبدیل بریتانیا به رهبر جهانی در فناوری‌های اتصال پیشرفته و هوشمندسازی، کارآمدسازی و پایدارسازی شبکه‌هاست.

«این همکاری میان دولت بریتانیا و انویدیا، گامی تعیین‌کننده در رسیدن به جاه‌طلبی ما برای تبدیل بریتانیا به رهبر جهانی در توسعه‌ی فناوری‌های اتصال پیشرفته است.»
— سر کریس برایانت، وزیر دولت در امور حفاظت داده و مخابرات

مناطق پژوهشی کلیدی عبارت‌اند از بهینه‌سازی اسلایسینگ شبکه با یادگیری تقویتی، تستبد OTA برای استنتاج بلادرنگ هوش مصنوعی و ارکستراسیون منابع رادیویی با مدل‌های زبان بزرگ. با تلفیق سرمایه‌گذاری عمومی و تخصص بخش خصوصی، بریتانیا درصدد ساخت تستبدهای مقیاس‌پذیر از نمونه‌های آزمایشگاهی تا استقرار تجاری است.

فنلاند: دوقلوی دیجیتال بلادرنگ در دانشگاه اوولو

در دانشگاه اوولو—پایتخت پژوهش بی‌سیم اروپا—پژوهشگران از پلتفرم شبیه‌سازی Isaac Sim انویدیا برای ساخت یک دوقلوی دیجیتال شبکه جهت برآورد کانال بی‌سیم استفاده می‌کنند. با بهره‌گیری از داده‌های لیدار مصنوعی، این پروژه:

1. شبیه‌سازی محیط‌های فیزیکی: مدل‌های مجازی از فضاهای شهری، حومه و داخلی برای تحلیل دقیق انتشار سیگنال.

2. ادغام حسگری و ارتباطات: دوقلوی دیجیتال داده‌ها را به الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌سپارد تا موج‌های رادیویی و حسگری را همزمان بهینه سازند.

3. شتاب توسعه ISAC: با طراحی مشترک الگوریتم‌های حسگری و پروتکل‌های ارتباط، امکان نمونه‌سازی موج‌های بومی هوش مصنوعی فراهم می‌شود.

این رویکرد نه‌تنها آزمایش میدانی پرهزینه را کاهش می‌دهد، بلکه امکان آموزش مداوم مدل‌های هوش مصنوعی را با بازخورد داده‌های واقعی فراهم می‌آورد—ضروری برای شبکه‌های خودبهینه‌ساز 6G.

فرانسه: OpenAirInterface و قدرت Open RAN

در فرانسه، OpenAirInterface (OAI)—پروژه‌ی متن‌باز برجسته برای پشته‌ی RAN مجازی—با انویدیا همکاری می‌کند تا:

• نرم‌افزار لایه‌ی ۲+ OAI: پشته‌ی پروتکل مجازی‌سازی‌شده برای 4G/5G سازگار با معماری O‑RAN.

• تستبد AI Aerial انویدیا: پلتفرم‌های شتاب‌دهی‌شده برای آزمایش بلادرنگ امکانات RAN بومی هوش مصنوعی.

• کتابخانه‌ی Sionna: شبیه‌ساز سطح فیزیکی مبتنی بر پایتون برای الگوریتم‌های 6G.

این چارچوب یکپارچه به پژوهشگران امکان می‌دهد ماژول‌های مبتنی بر هوش مصنوعی—مانند شبکه‌های عصبی برای ترازابی کانال یا پیش‌بینی پرتو—را مستقیماً در یک خط لوله‌ی انتها به انتها RAN قرار دهند. با ترکیب انعطاف‌پذیری متن‌باز و شتاب GPU، این همکاری دسترسی به آزمایش‌های با دقت بالا را دموکراتیزه کرده و شرکت‌های نوپا و دانشگاه‌ها را از قفل‌های فروشنده‌ای بی‌نیاز می‌کند.

آلمان: شناخت عصبی‌مُرکب و آزمایش با وفاداری بالا

Fraunhofer HHI: شناخت بی‌سیم رویدادمحور

در موسسه‌ی فراونهوفر HHI، پژوهشگران روی معماری‌های عصب‌مانند کار می‌کنند که داده‌های رویدادمحور (spiking) را از حسگرهای دیداری دینامیک پردازش می‌کنند—دوربین‌هایی که وقتی شدت پیکسل تغییر می‌کند، پالس ارسال می‌کنند. با ترکیب با مجموعه‌ی AI Aerial انویدیا:

1. استریم رویدادها: داده‌های پالس‌محور حرکت ربات را با تأخیر میکروثانیه‌ای ثبت می‌کنند.

2. استنتاج عصبی‌مُرکب: پردازشگرهای تخصصی ژست‌ها را بلادرنگ رمزگشایی می‌کنند.

3. انتقال هوش‌افزوده: نتایج شناسایی ژست به شبکه 6G ارسال شده و طرح مدولاسیون برای حفظ تأخیر بسیار کم تنظیم می‌شود.

این چرخه‌ی کنترل خودتنظیم برای رباتیک، خودروهای خودران و اتوماسیون صنعتی ایده‌آل است—جایی که پاسخگویی در کسری از ثانیه حیاتی است.

Rohde & Schwarz: دوقلوی دیجیتال و ره‌گیری پرتو

در آلمان، Rohde & Schwarz یک نمونه‌ی مفهومی گیرنده‌ی عصبی را در کنگره موبایل بارسلون ارائه کرد. در همکاری با انویدیا، این پروژه از:

• ره‌گیری پرتو با وفاداری بالا: شبیه‌سازی واقعی از انکسار چندمسیره در محیط‌های شهری و داخلی.

• چارچوب دوقلوی دیجیتال: بازتاب تستبدهای فیزیکی در نرم‌افزار برای آزمون تکراری.

• کتابخانه‌ی Sionna: مدل‌سازی تأثیر کانال بر معماری‌های گیرنده‌ی عصبی.

با قرار دادن گیرنده‌های عصبی در معرض شرایط شدید—مانند شیفت دوپلر بالا یا تداخل شدید—پایداری قبل از آزمایش میدانی سنجیده می‌شود. این روش به‌طور چشمگیری زمان و هزینه نمونه‌سازی گیرنده‌های پیشرفته برای 5G‑Advanced و 6G را کاهش می‌دهد.

سوئیس: پروژه‌های ETH Zurich با DUIDD و نوآوری‌های یادگیری ماشین

در ETH Zurich چندین پروژه‌ی پیشگامانه 6G در حال اجراست:

• DUIDD (Deep Unfolded Iterative Detector Decoder): معماری یادگیری ماشین برای پردازش سیگنال در ایستگاه پایه. با «باز کردن» الگوریتم‌های تکاملی به یک شبکه‌ی عصبی قابل آموزش، DUIDD استراتژی‌های تشخیص را بر اساس شرایط کانال محلی تطبیق می‌دهد و توان عملیاتی و قابلیت اطمینان را افزایش می‌دهد. این معماری با استفاده از Sionna توسعه یافته و برای ارزیابی بلادرنگ روی تستبد AI Aerial (ARC‑OTA) برنامه‌ریزی شده است.

• نقشه‌نگاری کانال برای موقعیت‌یابی: استفاده از تکنیک‌های یادگیری مانا برای استنتاج موقعیت دستگاه تنها بر اساس ویژگی‌های کانال—پیش‌نیاز خدمات موقعیت‌یابی بدون ماهواره.

• اثر انگشت رادیویی (RF Fingerprinting): مدل‌های هوش مصنوعی که دستگاه‌ها را از طریق امضاهای فرکانسی منحصربه‌فرد شناسایی می‌کنند و امنیت و تحلیل‌های شبکه را بهبود می‌بخشند.

با شتاب‌دهی GPU و پلتفرم‌های تستبد، پژوهشگران ETH می‌توانند الگوریتم‌های نوآورانه را به سرعت بازبینی کرده و در محیط‌های بی‌سیم واقع‌گرایانه ارزیابی کنند.

بریتانیا بار دیگر: معماری عاملی دانشگاه لیدز

در بریتانیا، دانشگاه لیدز به چالش ارکستراسیون با ادغام مدل‌های زبان بزرگ در عملیات RAN می‌پردازد. تمرکز پژوهش شامل:

1. چارچوب‌های عامل‌محور: طرح‌های استاندارد برای مستقرسازی عامل‌هایی که وظایفی مانند توازن بار، مدیریت خطا و بهینه‌سازی انرژی را بر عهده می‌گیرند.

2. شاخص‌های عملکرد: تعریف KPIهایی برای مقایسه رفتار عامل‌ها در سناریوهای مختلف.

3. کتابخانه‌ی قالب‌ها: الگوهای قابل استفاده مجدد که توسعه‌ی توابع شبکه را ساده‌تر می‌کنند.

با جاسازی عامل‌های LLM در لایه‌ی کنترل، لیدز به دنبال ارکستراسیون خودکار و مقیاس‌پذیر است—کاهش هزینه‌ی عملیاتی در کنار حداکثرسازی کیفیت خدمات.

پشتوانه‌ی تاریخی و اکوسیستم همکارانه اروپا

رهبری اروپا در شبکه‌های بی‌سیم به‌سال ۱۹۸۷ و ظهور GSM بازمی‌گردد—استانداردی که ارتباط سلولی دیجیتال را در سراسر جهان دگرگون کرد. امروز، اتحادیه‌ی اروپا از طریق ابتکارات بزرگ و سرمایه‌گذاری‌های دولتی همچون:

• اتحاد مشترک شبکه‌ها و خدمات هوشمند (SNS JU)

• پروژه‌ی 6G Flagship فنلاند

• 6G SNS برای همسو کردن تلاش‌های تحقیقاتی فرامرزی

نوآوری در شبکه‌های بومی هوش مصنوعی را پیش می‌برد. فروشندگان بزرگ مخابراتی اروپا—نظیر نوکیا، اریکسون و دویچه تلکام—نیز با مشارکت در کنسرسیوم‌ها به تدوین استانداردهای 6G کمک می‌کنند، تضمین‌کننده‌ی تعامل‌پذیری و صرفه‌جویی اقتصادی. این اکوسیستم غنی، با حمایت دولتی و نقشه‌راه‌های کنسرسیومی، زمینه‌ی مساعدی برای پلتفرم‌های پژوهشی بی‌سیم مبتنی بر هوش مصنوعی انویدیا فراهم آورده است.

پورتفولیوی پژوهشی 6G انویدیا: راه‌حل سه‌کامپیوتری

برای پاسخ به نیازهای متنوع پژوهشگران 6G، انویدیا یک راه‌حل سه‌کامپیوتری را ارائه می‌دهد:

1. توسعه و آموزش: سرورهای شتاب‌یافته با GPU (سیستم‌های DGX یا موارد ابری) برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از PyTorch، TensorFlow و کتابخانه‌های CUDA‑X.

2. شبیه‌سازی: پلتفرم‌های انعطاف‌پذیر مانند تستبدهای AI Aerial و کتابخانه‌ی Sionna برای شبیه‌سازی کانال‌ها، دوقلوهای دیجیتال و محیط‌های رادیویی.

3. استقرار: ادغام با پشته‌های RAN متن‌باز (OAI، srsRAN) و تستبدهای تجاری (ARC‑OTA) برای استنتاج بلادرنگ در شبکه‌های بی‌سیم.

علاوه بر سخت‌افزار و نرم‌افزار، مؤسسه‌ی عمیق یادگیری انویدیا دوره‌های هدفمندی ارائه می‌دهد—شبیه‌سازی لایه‌ی فیزیکی، هوش مصنوعی برای بی‌سیم و بهترین روش‌های برنامه‌نویسی GPU—تا تیم‌ها بتوانند سریع وارد عمل شوند.

پایداری: ساخت شبکه‌های سبز از ابتدا

علاوه بر عملکرد و نوآوری، پژوهش 6G باید به تأثیر محیطی نیز توجه کند. شبکه‌های بومی هوش مصنوعی امکان:

• مدیریت توان تطبیقی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی رادیوهای بلااستفاده را خاموش یا توان ارسال را براساس تقاضا تنظیم می‌کنند.

• اختصاص منابع هوشمند: یادگیری ماشین الگوهای ترافیک را پیش‌بینی می‌کند و استفاده از طیف را بهینه می‌سازد.

• مجازی‌سازی و اسلایسینگ شبکه: بارهای کاری را در ساعات کم‌ترافیک روی سرورهای کمتر متمرکز می‌کند.

GPUهای کم‌مصرف انویدیا (معماری Hopper) و رویکردهای تعریف‌شده با نرم‌افزار با اهداف زیست‌محیطی اروپا هماهنگ‌اند—کمک به پژوهشگران برای نمونه‌سازی شبکه‌های با عملکرد بالا و ردپای کربن پایین.

تأثیر دنیای واقعی: خدمات و تجربه‌های آینده

همگرایی هوش مصنوعی و 6G مجموعه‌ای از کاربردهای نوین را باز می‌کند:

• تله‌پریزانس هولوگرافیک: تأخیر فوق‌العاده کم و پهنای باند بالا ارتباط سه‌بعدی همه‌جانبه را برای همکاری از راه دور ممکن می‌سازد.

• تحرک خودران: حسگری ادغام‌شده و ارتباطات اجازه می‌دهد خودروها داده‌های محیطی دقیق را به اشتراک گذارند—افزایش ایمنی و جریان ترافیک.

• کارخانه‌های هوشمند: شناخت عصبی‌مُرکب برای رباتیک پاسخگویی در سطح میکروثانیه را در کارگاه فراهم می‌آورد.

• بهداشت دیجیتال: پایش بلادرنگ سیگنال‌های زیستی و تشخیص‌های هوش مصنوعی در اسلایس‌های امن 6G.

• واقعیت افزوده (AR): همپوشانی‌های AR در فضاهای عمومی با مدل‌های هوش مصنوعی مستقر در لبه برای پردازش میلی‌ثانیه‌ای.

با سرمایه‌گذاری در پژوهش‌های بومی هوش مصنوعی، مؤسسات اروپایی در حال پی‌ریزی زیرساخت خدمات آینده‌اند—تا 6G نه تنها به سرعت بیشتر، بلکه به شبکه‌های هوشمندتر، سازگارتر و پایدارتر تبدیل شود.

نگاهی به آینده: مسیر به سمت تجاری‌سازی و استانداردها

در حالی که نمونه‌های آزمایشی و مفهومی در حال رونمایی‌اند، مسیر به تجاری‌سازی کامل شامل:

1. استانداردسازی: همسان‌سازی رابط‌ها و پروتکل‌های بومی هوش مصنوعی از طریق 3GPP، ETSI و ITU.

2. هماهنگی مقرراتی: تضمین تخصیص طیف و مقررات ایمنی برای موارد نوظهور ISAC و معماری‌های عصبی‌مُرکب.

3. تجمیع اکوسیستم: پل‌زدن میان دانشگاه‌ها، استارتاپ‌ها، شرکت‌های بزرگ و دولت‌ها برای انتقال دستاوردهای آزمایشگاهی به راه‌حل‌های تجاری.

انویدیا همچنان در کمیته‌های استاندارد و مجامع مقرراتی فعالیت می‌کند تا چارچوب‌های باز و تعامل‌پذیر را ترویج دهد؛ در عین حال، برنامه‌ی توسعه‌دهندگان 6G هسته‌ای برای همکاری جهانی باقی می‌ماند—که با بلوغ فناوری، به مناطق و صنایع جدید گسترش خواهد یافت.

نتیجه‌گیری

جستجوی اروپا برای 6G بومی هوش مصنوعی یک تلاش عظیم است—که دهه‌ها تجربه در حوزه بی‌سیم را با پیشرفته‌ترین نوآوری‌های هوش مصنوعی در هم می‌آمیزد. از طریق همکاری‌های راهبردی، پروژه‌های متن‌باز و مؤسسات پژوهشی سطح‌بالا، این قاره آماده است فصل بعدی اتصال را رقم بزند. پلتفرم جامع انویدیا—شامل GPUها، کتابخانه‌هایی مانند AI Aerial و Sionna، تستبدهای بلادرنگ و برنامه‌های آموزشی—زیرساخت حیاتی برای این نوآوری‌ها فراهم می‌آورد.

با رشد مستمر برنامه‌ی توسعه‌دهندگان 6G و حرکت پروژه‌ها از شبیه‌سازی به آزمون بی‌سیم، وعده‌ی شبکه‌های تنیده‌شده با هوش مصنوعی بیش از پیش به واقعیت نزدیک می‌شود. از دوقلوی دیجیتال در فنلاند تا ارکستراسیون عاملی در بریتانیا، مؤسسات اروپایی نشان می‌دهند که آینده‌ی بی‌سیم تنها سرعت بیشتر نیست، بلکه شبکه‌هایی هوشمندتر، کارآمدتر و پایدارتر خواهند بود.

برای کسب اطلاعات بیشتر و پیوستن به جامعه‌ی جهانی سرعت‌دهنده‌ی پژوهش 6G بومی هوش مصنوعی، به پرتال برنامه‌ی توسعه‌دهندگان 6G انویدیا سر بزنید—و اگر در پاریس هستید، سخنرانی ویژه‌ی ما در GTC Paris حین VivaTech را از دست ندهید. فصل بعدی اتصال اکنون در حال نگارش است—به انقلاب بپیوندید.