El aprendizaje automático hace las comunicaciones inalámbricas más dinámicas
A diferencia de los receptores tradicionales, que utilizan solamente algoritmos matemáticos, los receptores neuronales utilizan redes neuronales artificiales para procesar señales. De este modo, son capaces de aprender a partir de enormes cantidades de datos y de adaptarse dinámicamente a cualquier tipo de condiciones de la red. Modelos entrenados de aprendizaje automático se encargan de gestionar el procesamiento digital de las señales, lo que supone un avance extraordinario para las comunicaciones móviles.
El receptor neuronal de Rohde & Schwarz y NVIDIA se ha desarrollado utilizando la librería de código abierto SionnaTM de NVIDIA, creada especialmente para la investigación de 5G y 6G. En el marco de este proyecto conjunto, las avanzadas soluciones de test de Rohde & Schwarz de análisis y generación de señales verifican el rendimiento del receptor neuronal y confirman los resultados de las simulaciones.