無線通信向け AI

概要

このプレゼンテーションでは、MATLABで人工知能 (AI) 機能を適用して無線通信の問題を解決することがいかに容易かを説明します。MATLABと無線通信製品で生成された、すぐに使用できるアルゴリズムとデータを使用することで、効率性を高める方法を学びます。データ生成、 AI ネットワーク学習、検証、テスト、組み込みデバイスやエンタープライズ システムへの展開など、AI 主導のワークフローの概要を説明します。 最後に、MATLAB 外部で構築された既存のディープラーニング ネットワークを活用する方法についても紹介します。 ​

ハイライト

• 無線波形発生器アプリを使用して、合成信号や 無線信号の形式で学習データを生成
• Deep Network Designer アプリなどのインタラクティブなツールを 使用した AI モデルの設計と学習
• Experiment Manager アプリを使用して、 学習済みネットワークのテストや検証を行うための大規模なシミュレーションを実行
• 検証済みのモデルをエンタープライズまたは組み込みシステムに展開
•  Python モデルなどのサードパーティ環境との相互運用を容易に実現する方法を解説

講演者について

Houman Zarrinkoub:

Houman Zarrinkoub 博士は、MathWorks の無線通信担当プリンシパル・プロダクト・マネージャーです。MathWorks での 20 年間の在職期間中に開発マネージャーを務めたほか、数々の信号処理/通信ソフトウェア ツールを担当してきました。MathWorks 以前は、Nortel Networks のワイヤレス グループでモバイル/音声コーディング技術の研究員として従事していました。信号処理アプリケーションのコンピューター シミュレーションに関連する分野で複数の特許を取得しています。また、Houman は "Understanding LTE with MATLAB: From Mathematical Modeling to Simulation and Prototyping" の著者でもあります。カナダのマギル大学で電気工学の学士号を取得し、ケベック大学で電気通信の修士号と博士号を取得しています。

Uvaraj Natarajan:

Uvaraj はMathWorksのシニア アプリケーション エンジニアであり、5G/LTE/WLAN/ワイヤレスおよび衛星通信を専門としています。MathWorks入社前は、Cisco Systems で 5G/LTE 市場向けの自己最適化ネットワーク (SON) に携わり、世界中のモバイル オペレータと緊密に連携しながらエンドツーエンドの LTE ネットワークに関する専門知識を培いました。彼は、LTE ENB プロトコル スタック開発、LTE PHY 開発に関する業界の専門知識を持っています。彼はまた、英国の通信システム研究センターでコグニティブ無線、リレー システム、LTE-A、CoMP システムの研究に携わってきました。Uvaraj 氏は、英国サリー大学でモバイルおよび衛星通信の修士号を取得し、インドのアンナ大学で電子工学および通信の学士号を取得しています。