Phương pháp tiếp cận dựa trên IoT 5G

Mạng di động 5G có vai trò quan trọng trong sự phát triển của Internet vạn vật (IoT), công nghệ cho phép kết nối vô số thiết bị, cảm biến và ứng dụng với internet. IoT thu thập, truyền tải và xử lý lượng lớn dữ liệu từ các thiết bị và cảm biến khác nhau, trong khi 5G cung cấp kết nối internet tốc độ cao, linh hoạt với chi phí triển khai thấp, điều này đã khiến nó trở thành công nghệ tối ưu cho IoT. Dưới đây là một số ứng dụng điển hình mà 5G mang lại cho IoT:

- Nhà thông minh: Ứng dụng nhà thông minh hiện đang rất phổ biến và mạng 5G giúp hiện thực hóa điều này với khả năng kết nối tốc độ cao và giám sát thiết bị thông minh. Người dùng có thể dễ dàng truy cập và cấu hình các thiết bị từ xa thông qua mạng 5G nhờ vào khả năng truyền tải có độ trễ thấp và tốc độ cao.

- Thành phố thông minh: Mạng 5G hỗ trợ phát triển các ứng dụng thành phố thông minh như quản lý giao thông tự động, cập nhật thời tiết, phát sóng địa phương, tiết kiệm năng lượng, cung cấp điện hiệu quả, hệ thống chiếu sáng thông minh, quản lý tài nguyên nước, kiểm soát đám đông và quản lý khẩn cấp.

- IoT công nghiệp: Công nghệ 5G cung cấp nhiều tính năng hữu ích cho các ngành công nghiệp trong tương lai, bao gồm an toàn, theo dõi quy trình, đóng gói thông minh, vận chuyển, tiết kiệm năng lượng, tự động hóa thiết bị, bảo trì dự đoán và logistics. Công nghệ cảm biến thông minh của 5G giúp nâng cao hiệu quả, an toàn và tiết kiệm chi phí trong các hoạt động công nghiệp.

- Nông nghiệp thông minh: 5G đóng vai trò quan trọng trong nông nghiệp thông minh, hỗ trợ nông dân giám sát và quản lý cây trồng thông qua các cảm biến và công nghệ GPS. Các cảm biến thông minh này còn có thể được sử dụng để kiểm soát tưới tiêu, diệt sâu bệnh và điều khiển năng lượng.

- Lái xe tự động: Mạng 5G với độ trễ thấp và tốc độ cao rất quan trọng đối với lái xe tự động. Các xe tự lái có thể giao tiếp dễ dàng với các biển báo giao thông thông minh, các vật thể và phương tiện khác, từ đó giúp giảm thiểu tai nạn nhờ vào khả năng xử lý quyết định trong thời gian ngắn.

IoT kết hợp với 5G mang lại sự tiến hóa trong giao tiếp M2M, giúp kết nối một cách mượt mà giữa các thiết bị thông minh mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này tạo ra một hệ sinh thái mới với các ứng dụng đa dạng, từ nhà ở, công nghiệp, đến giao thông và y tế.

Các thiết bị IoT như thiết bị đeo, điện thoại thông minh và các hệ thống cảm biến được tích hợp trong mạng 5G đang định hình lại các lĩnh vực như: Chăm sóc sức khỏe (hỗ trợ theo dõi sức khỏe cá nhân và tư vấn y tế từ xa); Giao thông thông minh (tối ưu hóa việc quản lý giao thông và giảm ùn tắc); Internet xúc giác (tương tác thời gian thực với các hệ thống điều khiển chính xác).

Ứng dụng kỹ thuật học máy trong 5G

Các kỹ thuật học máy (Machine Learning - ML) đã và đang trở thành một thành phần quan trọng trong việc tối ưu hóa và giải quyết các vấn đề phức tạp trong mạng 5G và truyền thông di động. Với khả năng tự động hóa xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người, ML cung cấp giải pháp cho các thách thức như dự đoán mạng, phát hiện mối đe dọa và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Các kỹ thuật ML được chia thành ba loại chính: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Mỗi loại đóng một vai trò khác nhau trong mạng 5G.

Học có giám sát sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để giải quyết các bài toán phân loại và hồi quy, ví dụ như lập lịch nút hoặc dự đoán băng thông và phân bổ tần số bằng các mô hình Hồi quy Tuyến tính (Linear Regression - LR) hoặc Hồi quy Logistic (Statistical Logistic Regression - SLR). Các thuật toán như Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) và mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks - DNN) được áp dụng để học kênh dựa trên thông tin trạng thái kênh và dự đoán vector beamforming tại BS.

Hình 4: Kỹ thuật học máy trong 5G

Học không giám sát làm việc với dữ liệu không gắn nhãn, sử dụng các phương pháp phân cụm như K-means để tối ưu hóa hiệu suất kết nối và giảm độ trễ. Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering) giúp phát hiện xâm nhập trong mạng không dây di động, trong khi các kỹ thuật như Bộ mã hóa tự động đối kháng (Adversarial Auto Encoders - AAE) và phân cụm truyền dẫn (Affinity Propagation Clustering - APC) phát hiện hành vi bất thường và quản lý tài nguyên trong các mạng siêu dày đặc.

Trong các môi trường không chắc chắn của mạng 5G, học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) giải quyết các bài toán như lập lịch người dùng và phân bổ tài nguyên. Phương pháp Actor-Critic RL hỗ trợ quản lý tài nguyên, trong khi các mô hình Quy trình quyết định Markov (Markov Decision Process - MDP) và Quy trình quyết định Markov quan sát một phần (Partially Observable MDP - POMDP) được sử dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng (trải nghiệm người dùng - QoE) và quyết định chuyển giao trong mạng không đồng nhất (HetNets). Ngoài ra, RL sâu (Deep RL) được áp dụng để lựa chọn kênh truyền thông, quản lý bảo mật và tăng tốc độ học tập của người dùng thứ cấp trong mạng vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio Network - CRN).

Nhìn chung, các kỹ thuật ML đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa mạng 5G, cân bằng giữa hiệu quả sử dụng tài nguyên, độ dày mạng lưới và hiệu suất hệ thống, hướng đến đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng và thiết bị trong hệ sinh thái truyền thông hiện đại.

Kỹ thuật tối ưu cho 5G

Kỹ thuật tối ưu hóa có thể được áp dụng để xử lý các vấn đề NP-Hoàn Thiện (NP-Complete) hoặc NP-Khó (NP-Hard) trong công nghệ 5G. Bài viết này tóm lược các nghiên cứu khoa học đã được đề xuất cho công nghệ 5G dựa trên các kỹ thuật tối ưu hóa.

Trong công trình nghiên cứu về Massive MIMO [1], công nghệ này được sử dụng trong mạng di động 5G để nâng cao tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Tuy nhiên, việc triển khai MIMO trong 5G yêu cầu số lượng lớn các RF trong mạch RF, điều này dẫn đến tăng chi phí và tiêu thụ năng lượng cho mạng 5G.

Trong một nghiên cứu khác [2], các nhà nghiên cứu đã phân tích hiệu suất của công nghệ OFDM trong những môi trường kênh khác nhau. Họ cũng nghiên cứu các thay đổi trong thời lượng khung của thiết kế khung TDD 5G. Việc giãn cách giữa các sóng con (Subcarrier spacing) mang lại lợi ích trong việc giảm độ dài khung với chi phí quản lý ít hơn. Nhằm giảm thiểu thời gian bảo vệ (Guard period - GP) và tiền tố tuần hoàn (Cyclic prefix - CP), các giải pháp đã được đưa ra như tận dụng tối đa khoảng cách giữa các sóng con, quản lý phần dữ liệu và phần điều khiển của khung tại phía thu, áp dụng linh hoạt kỹ thuật điều chình thời gian (Timing advance - TA), hoặc điều chỉnh kích thước CP theo hướng linh hoạt.

Những nghiên cứu trên mang tính tiền đề, mở đường cho việc phát triển các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả hơn trong hệ sinh thái công nghệ 5G.

Kết luận

Công nghệ mạng 5G, với sự tích hợp của các phương pháp tiên tiến như Massive MIMO, NOMA, mmWave, IoT và học máy đã chứng minh tiềm năng vượt bậc trong việc cải thiện hiệu suất mạng không dây. Massive MIMO cung cấp giải pháp đột phá trong việc gia tăng thông lượng và hiệu quả phổ, trong khi NOMA nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên bằng cách tối ưu hóa truy cập cho nhiều người dùng. Công nghệ mmWave mở rộng băng thông và tăng cường tốc độ truyền tải dữ liệu, tạo nền tảng vững chắc cho các ứng dụng đòi hỏi dung lượng lớn như thành phố thông minh và lái xe tự động.

Sự kết hợp giữa IoT và 5G không chỉ mở ra kỷ nguyên mới cho kết nối thiết bị mà còn nâng cao hiệu quả trong các lĩnh vực công nghiệp, nông nghiệp và y tế. Bên cạnh đó, các kỹ thuật học máy đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa, tối ưu hóa và giải quyết các thách thức phức tạp trong quản lý tài nguyên, bảo mật và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Tuy nhiên, cùng với những lợi ích đáng kể, các thách thức như tối ưu hóa hiệu quả năng lượng, giảm độ phức tạp xử lý và đảm bảo tính bảo mật vẫn cần được giải quyết để khai thác tối đa tiềm năng của 5G. Những hướng nghiên cứu mở trong lĩnh vực tối ưu hóa và tích hợp công nghệ sẽ là chìa khóa cho sự phát triển bền vững và mạnh mẽ của hệ thống mạng 5G, hướng tới đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng và xã hội trong tương lai.