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Professor da Unifesspa tem artigos premiados em congressos da área de telecomunicações

  • Publicado: Sexta, 26 de Fevereiro de 2021, 18h17
  • Última atualização em Segunda, 01 de Março de 2021, 09h58
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apresentação 5gO professor Diego Gomes, do Instituto de Geociências e Engenharias (IGE) da Unifesspa, teve dois artigos premiados em congressos realizados no fim do ano passado. Os trabalhos fornecem dados sobre parâmetros de telecomunicações, de tipos variados, para que outros pesquisadores possam testar propostas de métodos para resolver problemas em sistemas 5G.

O primeiro deles, intitulado “A New Multimodal Approach to Beam-Selection Based on Deep Learning” (Uma nova Abordagem Multimodal para Seleção de Feixe Baseada em Aprendizado Profundo) foi premiado como melhor artigo na X Conferência Nacional em Comunicações, Redes e Segurança da Informação, realizada em ambiente virtual na Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Jamelly Ferreira e Aldebaro Klautau são coautores do trabalho.

Já o trabalho "MultiModal Dataset for Machine Learning Applied to Telecommunications (Base de Dados Multimodal para Aprendizado de Máquina Aplicado a Telecomunicações) venceu a categoria de Melhor Artigo de Iniciação Científica no XXXVIII Simpósio Brasileiro de telecomunicações e processamento de sinais, maior evento dessa área no Brasil. O trabalho foi feito, em parceria, com os pesquisadores Arthur Nascimento, Walter Frazão, Ailton Oliveira e Aldebaro Klautau, da UFPA.

De acordo com o pesquisador, a importância desta base de dados se justifica devido à complexidade na geração de dados, o qual envolve interconexão combinada de vários softwares, além do desenvolvimento de códigos customizados. Além disso, propõe uma solução para o problema de seleção de feixe, que usa redes neurais combinadas com dados mistos, tanto de telecomunicações como ambientais.

“A seleção correta e eficiente do feixe de transmissão é essencial para que os sistemas 5G alcancem as altas taxas de dados, e o façam em tempo que permita o usuário do sistema usufruir da conexão em serviços em que a latência é um parâmetro crítico. Este tipo de abordagem, que usa inteligência artificial, vem ganhando visibilidade devido a grande dificuldade em se estabelecer a direção de transmissão do feixe por abordagens tradicionais”, explica o professor.

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