“Estimativa de mapa de profundidade em sistemas 6G mmWave” será o tema a servir de ponto de partida para a plataforma AI for Good abordar os métodos e equipamentos de medição inovadores para melhorar a propagação de ondas milimétricas em ambientes reais. O webinar, a acontecer no dia 15 de junho, quarta-feira, entre as 16:00 e as 17:30, será conduzido por três especialistas do National Institute of Standart and Techology (NIST), nos Estados Unidos.

Os participantes serão convidados a aplicar técnicas de Machine Learning, usando as medições de Radio Frequências (RF) do NIST Communications Technology Laboratory para construir um mapa de profundidade em contexto real.

Nas futuras redes 6G, os gémeos digitais poderão implementar virtualmente o ambiente físico de propagação sem fio, permitindo a aprendizagem, a otimização e a recalibração dinâmica dos parâmetros operacionais 6G para aperfeiçoar o desempenho da rede.

Para se atingir esse nível, será necessário extrair informações não só de mapas de profundidade, como de sensores existentes, que assumem grande importância para criar redes digitais gémeas escaláveis e eficientes.

Ao contrário do que acontece com a instalação de novos sensores com recursos extra, os atuais sistemas mmWave integrados nos dispositivos não implicam custos adicionais. O uso conjunto de sinais de comunicação para realizar a estimativa do mapa de profundidade permite uma gestão de rede mais fácil, mantendo o uso da largura de banda da rede, a confiabilidade e a latência sob controle, pois nenhum dado extra e sobrecarga são gerados pela utilização de sensores secundários. Igualmente importante, a exploração de sinais já projetados com o propósito de comunicação sem fio evitará o aumento do consumo de energia.

Com duração de 90 minutos, o evento ao vivo inclui 30 minutos de networking a acontecer na AI for Good Neural Network, onde será possível fazer perguntas aos oradores, interagir com outros participantes e aprofundar contactos com a comunidade AI for Good.

As inscrições online podem ser feitas o site da plataforma IA for Good.

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Sobre os oradores

Jelena Senic

Com formação em Engenharia Elétrica, Jelena Senic desenvolve, desde 2015, a sua investigação no National Institute of Standards and Technology, nos Estados Unidos, tendo sido distinguida, juntamente com a sua equipa, com o Best Measurement Paper Award no EuCAP 2017. Os seus atuais interesses de pesquisa incluem medições de canais de propagação de rádio e modelagem em frequências de ondas milimétricas.

Steve Blandino

Steve Blandino tem formação em Engenharia de Comunicações e em Engenharia Elétrica. Em 2019, iniciou a sua carreira como investigador convidado no National Institute of Standard and Technology, onde se especializou em sistemas MIMO, comunicações de ondas milimétricas e comunicação conjunta e processamento de sinais de deteção.

Raied Caromi

Licenciado em Engenharia Elétrica e doutorado em Engenharia de Sistemas, Raied Caromi trabalha, desde 2015, no National Institute of Standards and Technology (NIST), onde desenvolve a sua pesquisa em rádio cognitivo, partilha de espectro, deteção de sinal ou estimativa de canal. Boa parte da sua investigação está centrada nas aplicações de aprendizagem de máquina nos sistemas de comunicação sem fio da próxima geração.