Ausgangssituation und Problemstellung:

Mit dem Durchbruch von Deep Learning (DL) in Bild- und Sprachbearbeitung sowie den mehrfachen Siegen von künstlicher Intelligenz (KI) in Spielen wie Schach oder Go wurde der KI-Winter beendet und die Technologie ist wieder in das Interesse der Wissenschaft und Öffentlichkeit gerückt.  Auf der anderen Seite stehen die hohen Anforderungen an zukünftige Kommunikationssysteme, in denen immer mehr Geräte miteinander vernetzt sind und somit eine immer höher werdende Effizienz sowie Leistungsstärke erforderlich sind.

Daher ist es lohnenswert, KI auf ihre Anwendbarkeit in der Nachrichtentechnik zu untersuchen und zu übertragen. Aufgrund dessen hat der ANT sich entschlossen, KI in seine Forschungsschwerpunkte mit aufzunehmen und der Fragestellung nachzugehen wie aktuelle Kommunikationssysteme von KI-Algorithmen profitieren können.

Zielsetzung:

Im Rahmen dieses Projektes werden grundsätzliche Konzepte von KI Verfahren untersucht und auf ihre Anwendbarkeit in nachrichtentechnischen System evaluiert. Dabei stehen vor allem Konzepte für die Bitübertragungsschicht im Vordergrund.

Als Beispiel dafür, wie KI für Kommunikationssysteme von Nutzen sein kann, verwenden wir zwei aktuelle Publikationen des ANT, welche unten dargestellt sind. Durch den Einsatz modellgetriebener neuronaler Netze sind wir in der Lage, Leistungssteigerungen sowie eine geringere Rechenkomplexität für die Entzerrung großer MIMO-Systeme (Multiple-Input Multiple-Output) im Vergleich zu State-of-the-Art Ansätzen zu erreichen.

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