Nasıl çalışır:Geri saçılma, cihazların gelen kablosuz sinyalleri modüle etmesine ve vericiye geri yansıtmasına olanak tanır, tıpkı RFID çiplerinin ve temassız ödeme kartlarının okuyucudan enerji toplayarak çalışması gibi. Bu, IoT cihazlarının pilsiz iletişim elde etmesini sağlar.
Şimdi, Güney Kore’deki Pusan Ulusal Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, mevcut tekniklere göre yaklaşık yüzde 40 daha fazla enerji tasarrufu sağlayan aynı teknoloji etrafında yeni bir yöntem geliştirdi.
Geri saçılma kavramı yeni bir şey değil. Ancak, ekibin yeniliği, sistemi optimize etmek ve IoT sensörleri gibi düşük güç uygulamaları için önemli ölçüde daha verimli hale getirmek için yapay zekayı kullanmaktır. Yaklaşımları, kablosuz sinyalin ne kadarının yansıyacağını belirleyen en uygun “yansıma katsayılarını” hassas bir şekilde modellemek için makine öğrenimini kullanmayı içerir.
Geleneksel olarak, bu katsayıların hesaplanması gerçek dünya koşullarıyla mükemmel şekilde eşleşmeyen simülasyonlara dayanıyordu ve bu da düşük bit hata oranlarına ve yüksek veri oranlarına ulaşmayı zorlaştırıyordu. Bununla birlikte, araştırmacılar bunun üstesinden “transfer öğrenme” adı verilen bir teknik kullanarak geldiler; burada bir yapay zeka modeli önce bir görev üzerinde eğitiliyor ve ardından gerçek hedef görevden gelen veri kullanılarak rafine ediliyor.
Çalışmasını sağlamak için, modülasyon devresinin farklı voltaj koşulları altındaki davranışını anlamak için simüle edilmiş giriş voltajlarında yapay bir sinir ağını önceden eğittiler. Daha sonra, gerçek deneysel veri kullanarak önceden eğitilmiş modeli daha da eğittiler ve bu sayede belirli donanımları için yansıma katsayılarını doğru bir şekilde tahmin edebildiler.
Bu ince ayarlı AI modelleriyle ekip, maksimum verimlilik için 4-QAM ve 16-QAM modülasyon şemalarını optimize edebildi. QAM, Wi-Fi iletişim sistemlerinde yaygın olarak kullanılan bir şema olan Quadrature Genlitude Modulation’ın kısaltmasıdır. Ortaya çıkan prototip sistemleri, iletim sırasında 0,6 miliwatt’tan daha az tüketiyor; bu, geleneksel kablosuz radyolar için gereken gücün bir kısmı.
Sistem ayrıca sinyal alımını iyileştirmek için 2×2 MIMO anten kurulumunu da içeriyor. 5,7-5,8 GHz aralığında test edildiğinde, 4-QAM modülasyonu kullanılarak 2 bit/saniye/hertz spektral verimliliğine ulaşıldı.
Çalışmaya liderlik eden Profesör Sangkil Kim, “Hepsi kablosuz ortamlarda test edilen doğru devre modelleme, gelişmiş modülasyon teknikleri ve polarizasyon çeşitliliğinin birleşimi, ISC ve IoT’deki zorlukların üstesinden gelmek için bütünsel bir yaklaşım sunuyor” dedi.
Pusan araştırmacılarına göre bu, tüketici elektroniği, sağlık izleme, akıllı kentsel altyapı, çevresel algılama ve radar iletişimi gibi alanlarda potansiyel uygulamalara sahip, güvenilir, ultra düşük güçlü geri saçılım sistemleri için temel oluşturuyor.
Bulguları IEEE Nesnelerin İnterneti Dergisi’nde bir makalede yayımlandı.