Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

AI-Enabled Connectivity in RIS-Assisted NOMA and RSMA-based Low-Mobility Networks

Opis projektu

Inteligentniejsza i bardziej ekologiczna sieć 6G dzięki optymalizacji mobilności opartej na SI

W miarę jak wyścig o technologię 6G się nasila, sieci nowej generacji stają przed koniecznością zapewnienia szybszej, bardziej sprawiedliwej i energooszczędnej łączności. Projekt AI4_Mobility_in6G, wspierany przez program działań „Maria Skłodowska-Curie”, zakłada stawienie czoła temu wyzwaniu poprzez połączenie sztucznej inteligencji z rekonfigurowalnymi inteligentnymi powierzchniami w celu kontrolowania sposobu propagacji sygnałów bezprzewodowych. Ma to pozwolić na udoskonalenie interakcji między urządzeniami użytkowników, blokami zasobów i inteligentnymi powierzchniami w celu maksymalizacji przepustowości i efektywności. Wprowadzone zostanie inteligentne przełączanie ról użytkowników i techniki uczenia głębokiego przez wzmacnianie, aby poprawić łączność w sytuacjach ograniczonej mobilności. Efektem powinno być opracowanie zrównoważonej, szybkiej łączności dla przyszłych inteligentnych miast.

Cel

The evolution of 6G wireless networks relies on advanced multiple-access technologies that improve efficiency and scalability. Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) are set to transform 6G by enabling dynamic control of signal propagation channels. This project focuses on optimizing User Equipment (UE) pairings with Resource Blocks (RBs) and RISs in RIS-assisted Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) environments, exploring various configurations to maximize system throughput, fairness, and energy efficiency. By integrating active and passive beamforming, our approach not only enhances communication performance but also reduces the carbon footprint by minimizing the need for additional base stations through efficient frequency reuse. With Munster Technological University (MTU) affiliated with ADAPT Centre, and secondment at Dell Technologies, this research is strategically positioned for high-impact outcomes. The project introduces a novel technique for intelligent role switching in low mobility networks (LMNs), enabling dynamic shifts between near and far users to enhance connectivity time. The methodology incorporates optimization algorithms such as Simulated Annealing, Hill Climbing, Genetic Algorithms, and Random Walk for heuristic solutions. For LMNs, we will develop and evaluate models based on stochastic geometry and deep reinforcement learning (DRL) (asynchronous advantage actor-critic) to optimize the angle of reflection (AoR) for RIS elements. Four-month secondment at Dell, Ireland, is a key aspect where industry-grade validation will assess the performance of RO3 and refine the interplay between the edge-cloud continuum for the DRL. These models aim to address challenges in RIS-assisted networks, supporting seamless 6G connectivity in smart and sustainable cities. Ultimately, the research will advance green communications by optimizing network designs for energy-efficient infrastructure, aligning with EU goals for sustainable smarter cities.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

MUNSTER TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
Wkład UE netto
€ 268 568,64
Adres
ROSSA AVENUE BISHOPSTOWN
T12 P928 Cork
Irlandia
Region
Ireland Southern South-West
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)