Математики РУДН рассчитали, как сделать 5G-связь на заводе будущего
Математики РУДН создали модель завода будущего, оборудованного большим количеством устройств, которые «общаются» между собой через 5G. Ученые смогли избежать разрывов в сети и обеспечить максимально надежное и быстрое соединение.
Технология 5G, или New Radio (NR), подразумевает одновременную поддержку двух сервисов — широкополосного мобильного доступа eMBB (enhanced Mobile BroadBand) и высоконадежного соединения с низкой задержкой URLLC (Ultra-Reliable and Low-Latency Communication). Сервис eMBB — обычный мобильный интернет, следующая за 4G ступень развития сетей мобильной передачи данных. URLLC предназначен для удаленного управления механизмами и роботами — например, беспилотным транспортом. В реальных условиях трафики eMBB и URLLC оказываются перемешаны, это может снижать скорость и надежность соединения. Математики РУДН предложили, как решить эту проблему. Для этого главное рассчитать правильную стратегию приоритизации сервисов внутри сети.
«Мобильные системы пятого поколения (5G) разрабатывали для широкого спектра применений. Поэтому базовые станции NR должны поддерживать одновременно eMBB и URLLC. Сейчас исследования направлены на механизмы поддержки этих сервисов в изоляции. Однако совместную поддержку этих типов трафика практически не изучают. Мы исследовали возможность одновременной поддержки eMBB и URLLC в промышленных сетях 5G NR с помощью приоритизации», — Дарья Иванова, аспирантка кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН.
Математики РУДН рассмотрели модель завода будущего. Предполагается, что 5G-сеть развернута на некотором производстве, оборудованном мобильными роботами и множеством устройств, сенсоров и датчиков. Они передают данные в облачный сервис, где управляющий модуль принимает решения и дает новые задачи. Сенсоры и датчики генерируют URLLC трафик, а устройства наблюдения — трафик eMBB. При этом все на заводе двигается, создавая помехи для сигнала. Описав эту систему математически, ученые подобрали оптимальную стратегию работы сети, которая обеспечивает лучшую скорость и надежность при минимальном количестве базовых станций.
Оказалось, что с помощью приоритизации можно полностью «отделить» трафики eMBB и URLLC друг от друга. Стратегия D2D (device-to-device) позволяет добиться самого надежного соединения, а именно — обеспечить вероятность обрыва URLLC всего в одну тысячную процента. Секрет D2D в том, что базовая станция заведомо резервирует часть ресурсов под прямой обмен информацией между самими устройствами.
«Наши численные результаты показывают, что приоритизация позволяет эффективно изолировать трафик и не требует внешнего контроля. Стратегия, ориентированная на D2D, где базовая станция резервирует некоторые ресурсы для прямой связи, значительно превосходит те, где явное резервирование не используется, а также стратегию, при которой весь трафик проходит через базовую станцию. Нашу модель можно использовать для расчета необходимой плотности базовых станций для всех рассмотренных стратегий», — Екатерина Маркова, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной информатики и теории вероятностей РУДН.
Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
Исследователи РУДН вместе с бельгийскими коллегами разработали новые химические соединения, которые могут блокировать образование бактериальных биоплёнок — плотных скоплений микробов, устойчивых к антибиотикам.
Сегодня в составе большинства аналогичных высокочувствительных термометров используют редкоземельные элементы — например, евробий или тербий — из-за их люминесцентных свойств. Исследователи РУДН совместно с учеными Университета ИТМО и Национального научного центра морской биологии им. А.В. Жирмунского предложили альтернативные инновационные нанотермометры на основе металлоорганических каркасов (MOF), в составе которых отсутствуют редкоземельные элементы.
В Москве прошел XXXII Российский национальный конгресс «Человек и лекарство» для специалистов здравоохранения. Исследование Анны Абрамовой, аспиранта кафедры общей клинической фармакологии РУДН, отмечено дипломом победителя. Анна изучала тему «Роль олокизумаба в снижении воспаления и смертности у пациентов с COVID-19.