Alors que nous sommes de plus en plus connecté, l’efficacité énergétique des réseaux sans fil est devenue une préoccupation majeure. Une équipe internationale de chercheurs a mis au point une méthode innovante pour améliorer cette efficacité, en s’inspirant d’un organisme unicellulaire, le “moule à limon”.
Un mathématicien de l’Université RUDN, en collaboration avec des collègues de Chine et d’Arabie Saoudite, a développé un réseau neuronal qui a permis d’augmenter l’efficacité énergétique d’un réseau sans fil basé sur des routeurs de drones. Cette amélioration a été rendue possible grâce à l’utilisation d’un algorithme inspiré du « moule à limon », un organisme unicellulaire connu pour son comportement lors de la recherche de nourriture.
Les défis des réseaux sans fil
La demande en communications sans fil de haute qualité ne cesse de croître, tout comme le nombre d’applications et de dispositifs qui en dépendent. Une façon de répondre à cette demande est d’utiliser un système de routeurs de drones.
Un tel système serait utile, par exemple, dans des situations où il est nécessaire de fournir rapidement et simultanément un signal à une grande zone – lors de catastrophes naturelles, d’incidents à grande échelle ou d’événements publics. Cependant, la distribution des ressources reste un défi majeur pour ces réseaux.
L’optimisation par l’apprentissage profond
Les chercheurs ont développé une approche dans laquelle l’allocation des ressources se fait à l’aide de modèles d’apprentissage profond. Ils ont combiné cette méthode avec l’algorithme du «moule à limon».
Cet algorithme d’optimisation s’inspire du comportement de cet organisme simple. En cherchant de la nourriture, le moule à limon laisse derrière lui une piste qui s’évapore progressivement. Plus la piste est marquée, plus il est probable qu’elle mène à la “bonne réponse” – une source de nourriture.
Dans ce contexte, la “nourriture” représente l’efficacité maximale du réseau neuronal, et la piste que le “moule à limon” trace correspond aux paramètres ajustables du réseau neuronal.
Des résultats prometteurs
Le réseau neuronal dont les paramètres ont été sélectionnés par le «moule à limon» a montré une bonne efficacité computationnelle et énergétique. Le nouveau modèle est supérieur de 5 à 20% aux modèles précédents en termes de nombre de bits qui peuvent être transmis en dépensant un joule d’énergie.
En synthèse
Cette recherche illustre comment l’inspiration biologique peut conduire à des avancées significatives dans le domaine des technologies de l’information et de la communication. En s’inspirant du comportement du moule à limon, les chercheurs ont pu améliorer l’efficacité énergétique des réseaux sans fil, un enjeu majeur dans notre monde de plus en plus connecté.
Pour une meilleure compréhension
Qu’est-ce que le moule à limon ?
Le moule à limon est un organisme unicellulaire connu pour son comportement lors de la recherche de nourriture. Il laisse derrière lui une piste qui s’évapore progressivement, ce qui lui permet de retrouver son chemin vers les sources de nourriture.
Comment l’algorithme du moule à limon a-t-il été utilisé dans cette recherche ?
L’algorithme du moule à limon a été utilisé pour ajuster les paramètres du réseau neuronal. Plus la piste laissée par le moule à limon est marquée, plus il est probable qu’elle mène à la «bonne réponse», c’est-à-dire à l’efficacité maximale du réseau neuronal.
Quels sont les avantages de l’utilisation de drones pour les réseaux sans fil ?
Les drones peuvent fournir un signal à une grande zone rapidement et simultanément, ce qui est particulièrement utile lors de catastrophes naturelles, d’incidents à grande échelle ou d’événements publics.
Quels sont les défis associés à l’utilisation de drones pour les réseaux sans fil ?
La distribution des ressources est un défi majeur pour ces réseaux. Il est nécessaire d’allouer la puissance requise aussi efficacement que possible et d’échanger des signaux, tout en dépensant le moins d’énergie possible.
Quels sont les avantages de l’approche développée par les chercheurs ?
L’approche développée par les chercheurs permet d’améliorer l’efficacité énergétique des réseaux sans fil. Le nouveau modèle est supérieur de 5 à 20% aux modèles précédents en termes de nombre de bits qui peuvent être transmis en dépensant un joule d’énergie.
Références
Article : “Enhanced Slime Mould Optimization with Deep-Learning-Based Resource Allocation in UAV-Enabled Wireless Networks” – DOI: 10.3390/s23167083
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