KI und 6G: Aufbau eines autarken sicheren Netzwerks
In einer Zeit des schnellen technologischen Fortschritts wird erwartet, dass die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und der kommenden drahtlosen Kommunikationstechnologie der sechsten Generation (6G) die Art und Weise, wie wir das Netzwerk wahrnehmen und mit ihm interagieren, völlig verändern wird. Da vernetzte Geräte immer häufiger werden und der Bedarf an Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit geringer Latenz immer weiter zunimmt, ist die Entwicklung autarker und sicherer Netzwerke zu einem Hauptanliegen geworden. Dieser Artikel befasst sich mit der Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz und 6G und untersucht, wie diese Technologien die Zukunft der Netzwerkinfrastruktur prägen werden.
Das Hauptziel von 6G besteht darin, ultraschnelle Datenübertragungsgeschwindigkeiten, geringere Latenzzeiten und massive Gerätekonnektivität bereitzustellen und so den Weg für innovative Anwendungen wie Augmented Reality, Virtual Reality und autonome Systeme zu ebnen. Da die Netzwerkinfrastruktur jedoch immer komplexer und größer wird, reichen herkömmliche Ansätze zur Netzwerkverwaltung und -sicherheit nicht mehr aus. Hier kommt künstliche Intelligenz als Game Changer ins Spiel und bietet intelligente Lösungen zur Optimierung der Netzwerkleistung, Erhöhung der Sicherheit und Gewährleistung einer nahtlosen Konnektivität.
Einer der Schlüsselbereiche, in denen künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss auf 6G-Netzwerke haben wird, ist der Bereich der Netzwerkoptimierung. Durch den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Technologien des maschinellen Lernens können Betreiber Netzwerkparameter dynamisch anpassen, Ressourcen effizient zuweisen und Verkehrsmuster vorhersagen, um den Durchsatz zu maximieren und Staus zu minimieren. Darüber hinaus kann sich die KI-gesteuerte Optimierung in Echtzeit an sich ändernde Netzwerkbedingungen anpassen und so eine optimale Leistung in verschiedenen Szenarien gewährleisten.
Neben der Optimierung spielt künstliche Intelligenz auch eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Sicherheitslage von 6G-Netzwerken. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Cyber-Bedrohungen und raffinierten Angriffen reichen herkömmliche Sicherheitsmechanismen häufig nicht aus, um vor neuen Bedrohungen zu schützen. KI-gesteuerte Sicherheitslösungen bieten einen proaktiven Ansatz zur Erkennung und Eindämmung von Bedrohungen und analysieren große Mengen an Netzwerkdaten, um Anomalien, Einbrüche und böswillige Aktivitäten zu identifizieren. Durch kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung können KI-basierte Sicherheitssysteme Cyber-Angreifern immer einen Schritt voraus sein und kritische Infrastrukturen vor potenziellen Sicherheitsverletzungen schützen.
Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz auch im Bereich der medizinischen Versorgung eingesetzt werden, um Ärzte durch die Analyse großer Mengen medizinischer Daten und Bilddaten bei der Diagnose und der Formulierung von Behandlungsplänen zu unterstützen. Dieses intelligente System kann Krankheitszeichen schnell und genau erkennen und Ärzten individuelle Behandlungsempfehlungen geben. Dies verbessert nicht nur die Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Diagnose, sondern trägt auch dazu bei, Erkrankungen rechtzeitig zu behandeln und die Überlebensrate und Lebensqualität der Patienten zu verbessern.
Ein weiterer Bereich, in dem sich KI und 6G-Technologie überschneiden, ist intelligentes Edge Computing. Da die Zahl der IoT-Geräte zunimmt und der Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung weiter wächst, ist Edge Computing zu einem wichtigen Bestandteil zukünftiger Netzwerke geworden. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen am Rande des Netzwerks können Datenanalyse und -verarbeitung lokal durchgeführt werden, wodurch Latenz und Bandbreitennutzung reduziert werden und Entscheidungen nahezu in Echtzeit getroffen werden können. Dieses verteilte Rechenmodell eröffnet neue Entwicklungsmöglichkeiten für Bereiche wie intelligente Städte, selbstfahrende Autos und industrielle Automatisierung.
KI-gesteuertes Netzwerk-Slicing ermöglicht die Anpassung von Netzwerkinstanzen für bestimmte Anwendungsfälle oder Anwendungen. Durch die dynamische Zuweisung von Netzwerkressourcen basierend auf Anwendungsanforderungen ermöglicht Network Slicing eine effiziente Ressourcennutzung und -isolierung und sorgt so für optimale Netzwerkleistung und -sicherheit. Diese Flexibilität und Anpassungsfähigkeit sind für die Unterstützung vielfältiger Dienste und Anwendungen im 6G-Zeitalter von entscheidender Bedeutung.
Zusammenfassung
Die Konvergenz von KI und 6G stellt einen Paradigmenwechsel in der Vernetzung dar und bietet beispiellose Möglichkeiten für Innovation, Effizienz und Sicherheit. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit der KI können Betreiber autarke Netzwerke aufbauen, die sich an dynamische Umgebungen anpassen, die Leistung optimieren und sich gegen sich ständig ändernde Bedrohungen verteidigen können. Während wir uns auf den Weg in die 6G-Ära machen, wird die Zusammenarbeit zwischen künstlicher Intelligenz und drahtlosen Kommunikationstechnologien dazu beitragen, die Zukunft der Konnektivität zu gestalten und das volle Potenzial digitaler Ökosysteme auszuschöpfen.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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