جامعة خليفة تطور أول نموذج لغوي للذكاء الاصطناعي في العالم بنطاق الترددات الراديوية

أعلن معهد المستقبل الرقمي في جامعة خليفة للعلوم والتكنولوجيا اليوم عن إطلاق نموذج لغوي للذكاء الاصطناعي في نطاق الترددات الراديوية “المحول التوليدي المدرّب مسبقاً (RF)” وهو الأول من نوعه والقادر على تفسير الإشارات اللاسلكية، وبالتالي التغلب على ضعف كبير في استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع الاتصالات، حيث تعمل النماذج اللغوية عادة على البيانات النصية والشبكة العادية فقط.

أظهر النموذج الجديد تحسينات ثابتة في الأداء في مهام طيف الترددات اللاسلكية، متفوقًا على النماذج الأساسية الحالية بنسبة تصل إلى 75.4%، مما يدل على فهم متعمق للترددات اللاسلكية من جانب مطوريه. وكان التمييز الآخر هو حساب عدد الإشارات في نطاق الطيف بشكل صحيح في 98% من الحالات، وهو إنجاز فشلت جميع نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة تقريبًا في تحقيقه.

يقوم النموذج الجديد بتحويل إشارات الراديو إلى أنماط مرئية يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها. بمجرد اكتمال عملية التحويل، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل هذه الأنماط والإجابة على الأسئلة حول ما يحدث داخل الطيف اللاسلكي باستخدام لغة بسيطة. ويساهم هذا النموذج التأسيسي بشكل مباشر في استراتيجية الذكاء الاصطناعي في دولة الإمارات العربية المتحدة ويضع الأساس لشبكات لاسلكية أكثر ذكاءً واستقلالية.

وقد قام بتطوير هذا المشروع باحثون من جامعة خليفة، بقيادة البروفيسور مروان دباح، مدير معهد المستقبل الرقمي. وتضمنت قائمة المشاركين في تطويرها زميلي ما بعد الدكتوراه هانغ تشو وتو تيان، والعالم البحثي في ​​جامعة خليفة الدكتورة لينا بريه، ومن الجامعات الأخرى الدكتور سامسون لاسولس من جامعة لورين الفرنسية، والدكتور تشونغوين هوانغ وطالب الدكتوراه بوهاو وانغ من جامعة تشجيانغ في الصين.

وقال البروفيسور أحمد الدرة، نائب المدير الأكاديمي للبحث والتطوير في جامعة خليفة: “يعكس إطلاق نموذج RF-GPT تركيز جامعة خليفة طويل المدى على الابتكار في البنية التحتية الرقمية لدفع التقدم في دمج الذكاء الاصطناعي في القطاعات الاستراتيجية وأبحاث اتصالات الجيل القادم، بما يتماشى مع الأولويات الوطنية. وتساهم مبادرات مثل هذا النموذج في تعزيز رأس المال البشري سريع النمو في دولة الإمارات العربية المتحدة وتطوير القدرات البحثية اللازمة لدعم النظام الرقمي المتقدم في الدولة.”

وقال البروفيسور مروان دباح: “يمثل نموذج RF-GPT نقطة تحول في الذكاء الطيفي، حيث ينتقل من خطوط أنابيب معالجة الترددات اللاسلكية المعزولة الخاصة بمهمة محددة إلى واجهة موحدة للغات الترددات اللاسلكية. لقد أعطانا هذا النموذج اللغوي أول نظرة على الطيف الكهرومغناطيسي، وكانت الرؤية الناتجة رائعة حقًا، ويمكننا أن نتخيل ما قد يراه النموذج بعد ذلك. إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي واللغة الطبيعية يفتح الطريق أمام أنظمة الراديو التي يعد الذكاء الاصطناعي مكونًا أساسيًا فيها”. يمكن أن يدعم الوعي بالترددات اللاسلكية بشكل مباشر تحسين أداء الشبكة واتخاذ القرارات المتعلقة بالسياسة، وهي خطوة حاسمة نحو شبكات 6G التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

تم تدريب نموذج المحولات RF-GBT Geneative Pre-Trained Switch باستخدام ما يقرب من 625000 نموذج من إشارات الراديو المولدة بواسطة الكمبيوتر وتم تصميمه لمشغلي شبكات الاتصالات وفرق هندسة الشبكات ومنظمي الطيف لدعم الشبكات اللاسلكية المتزايدة التعقيد. وأظهر النموذج أداء قويا في مهام مثل تحديد أنماط الإشارة، واكتشاف تداخل البث، وتحديد المعايير اللاسلكية، ومراقبة استخدام الأجهزة في شبكات Wi-Fi، واستخراج البيانات من إشارات 5G.