Cadre intelligent pour les réseaux ultra-denses-hétérogènes à l'épreuve de l'avenir : une vision pour l'émergence de la 6G

1. Résumé du projet

Au cours de la dernière décennie, nous avons assisté à une formidable croissance du nombre de dispositifs Internet des objets (IdO) et à l’émergence de nombreuses technologies révolutionnaires, en particulier celles soutenues par l’intelligence artificielle (IA). L’aube d’une nouvelle ère de maisons, routes et villes intelligentes s’est levée. Cette vision à l’épreuve du temps exige une connectivité élevée et une augmentation exceptionnelle des débits de données. Alors que la 5G est en cours de déploiement, les chercheurs et l’industrie ont commencé à regarder au-delà de la 5G et à conceptualiser la 6G. Il est prévu que les réseaux sans fil (RSF) subiront une transformation sans précédent qui rendra la 6G sensiblement différente des générations précédentes.
Pour satisfaire la future soif de connectivité et haut débits, les réseaux hétérogène-ultra-dense (RHUD) sont inévitables. Le concept de RHUD consiste à rapprocher les points d’accès (AP) et les services edge  des utilisateurs finaux. Cela comprend les macrocellules traditionnelles, les petites cellules et d’autres systèmes de communication hétérogènes non cellulaires (WLAN, WAN, etc.). Cette pratique pose des défis au regroupement, à la gestion des ressources (GR), à la mobilité, etc.

Ce projet propose un cadre intelligent qui bâtit les bases de la prochaine génération de RSF, en tenant compte de l’hétérogénéité, la connectivité, le débit massif, la GR, et la qualité du service (QdS). Contrairement aux approches précédentes qui abordaient les en suggérant une mise à niveau du réseau, nous élaborons des solutions innovantes qui intègrent l’inflation sans précédent d’utilisateurs hétérogènes et de dispositifs IdO à la conception des RHUD. Les solutions proposées sont interdisciplinaires et s’appuie sur les récents développements dans l’apprentissage par représentation graphique (ARG), la science des réseaux, la théorie de la communication et les techniques d’apprentissage machine pour le regroupement, la GR et l’accès radio (AR) dans le cadre des RHUD.

Les techniques de regroupement répondent à la diversité des besoins des utilisateurs et simplifient la structure du réseau. Cependant, la littérature révèle le besoin de techniques de regroupement de la QdS et qui peuvent s’adapter aux besoins des différents utilisateurs. Dans ce projet, nous capitalisons sur notre expertise en ARG pour proposer une technique de regroupement dynamique de faible complexité qui répond aux demandes du future de connexions immenses, avec des besoins en ressources variés, une grande mobilité et différentes QdS.

De plus, nous développerons un schéma de GR intelligent et holistique qui gère les ressources du RHUD en fonction des différents besoins des utilisateurs, quel que soit leur emplacement dans le réseau. Enfin, des schémas d’AR seront proposés pour prendre en charge l’énorme nombre d’appareils connectés avec la capacité de s’adapter en fonction de l’échelle du réseau, des exigences des applications et de l’environnement.

Ce projet offre aux Canadiens l’occasion d’être pionniers dans deux domaines essentiels de l’industrie 4.0, l’IA et les RHUD. Elle fait du Québec un leader dans le développement et l’exportation de solutions d’IA. Puisque la 6G est en phase de conceptualisation, ce projet sera parmi les premiers à construire les bases pour l’avenir.