Desde la izquierda, los investigadores Haoze Chen, Yasaman Ghasempour y Atsutse Kludze, han desarrollado un sistema para curvar transmisiones de frecuencia ultrahigh a través de un entorno complejo y dinámico. Crédito: Aaron Nathans/Princeton University
Las ondas de radio de alta frecuencia pueden transportar de forma inalámbrica la gran cantidad de datos exigidos por la tecnología emergente como la realidad virtual, pero a medida que los ingenieros empujan a los alcances superiores del espectro de radio, están golpeando las paredes. Literalmente.
Los objetos de UltraAgh Frecuencia se bloquean fácilmente por objetos, por lo que los usuarios pueden perder transmisiones caminando entre habitaciones o incluso pasar una estantería.
Ahora, los investigadores de Princeton Engineering han desarrollado un sistema de aprendizaje automático que podría permitir que las transmisiones de frecuencia ultra alta esquiven esos obstáculos. En un artículo en Nature Communications, los investigadores presentaron un sistema que da forma a las transmisiones para evitar obstáculos junto con una red neuronal que puede ajustarse rápidamente a un entorno complejo y dinámico.
El investigador principal Yasaman Ghasempour, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en Princeton, dijo que el trabajo es un paso importante para implementar la transmisión de datos en la banda Sub -itertz, que está en el extremo superior del espectro de microondas.
Las transmisiones en la banda Sub -itertz tienen el potencial de manejar 10 veces los datos de los sistemas inalámbricos actuales. Este tipo de transmisión rápida sería importante para usos como sistemas de realidad virtual o vehículos totalmente autónomos.
“A medida que nuestro mundo se vuelve más conectado y hambre de datos, la demanda de ancho de banda inalámbrico se está elevando. Las frecuencias de subterahertz abren la puerta a velocidades y capacidad mucho mayores”, dijo Ghasempour.
Las vigas subterahertz se bloquean fácilmente, pero pueden doblarse con transmisores especiales
Las señales de frecuencia ultra alta como las de la banda Sub -itertz se transmiten en vigas definidas, a diferencia de las ondas de radio de menor frecuencia, que pueden abarcar en áreas más amplias. Esto hace que las señales sean fáciles de bloquear, particularmente en interiores y en áreas con muchas personas y objetos en movimiento.
Los ingenieros han probado con éxito sistemas utilizando reflectores para rebotar señales en torno a los obstáculos. Pero estos sistemas se basan en reflectores que pueden no estar disponibles o prácticos en muchas situaciones.
El equipo de Ghasempour propuso usar una técnica de transmisión especial para esquivar los obstáculos. Los investigadores pudieron doblar vigas de transmisión transmitiendo una señal que se curva alrededor de la obstrucción. Al hacer esto, utilizaron una idea propuesta por primera vez en 1979 para una especie de ola de radio llamada Vigas Eso permite a los ingenieros dar forma a las transmisiones como una bola curva. Cuando se controlan correctamente, las vigas pueden maniobrar a través de un campo complejo y móvil de objetos.
“Esto es para escenarios interiores complejos en los que no tienes una línea de visión”, dijo Haoze Chen, un estudiante graduado en Princeton y el autor principal del periódico. “Quieres que el enlace se adapte a eso”.
A diferencia de los sistemas estáticos, el nuevo sistema permite a los transmisores adaptarse a los cambios en tiempo real. Al ajustar las propiedades de curvatura exactas en la mosca, el transmisor puede dirigir señales alrededor de los nuevos obstáculos a medida que aparecen, manteniendo una conexión fuerte incluso en entornos abarrotados y en constante cambio.
Los investigadores utilizaron una metasuperficie especialmente diseñada para dirigir las transmisiones. Crédito: Aaron Nathans/Princeton University
Chen dijo que la mayoría de los trabajos con vigas aireadas se ha centrado en crear las vigas y explorar su física subyacente.
“Lo que estamos haciendo no es solo generar las vigas, sino encontrar qué vigas funcionan mejor en la situación”, dijo. “La gente ha demostrado que estos haces se pueden crear, pero no han demostrado cómo se pueden optimizar los haces”.
El sistema aprende a esquivar obstáculos entrenando como un All-Star de la NBA
Encontrar el mejor haz curvo es un problema difícil, particularmente en un entorno desordenado y cambiante. El método estándar para apuntar las vigas, la reducción de una habitación para la mejor ruta de transmisión, no funciona para transmisiones flexibles.
“Para vigas aireadas, esto no es práctico”, dijo Chen. “Hay formas infinitas de curvarse dependiendo del grado de la curva y dónde ocurre la curva. No hay forma de que un transmisor pueda escanear”.
Para resolver el problema, los investigadores tomaron el ejemplo de los atletas humanos. Los jugadores de baloncesto no sacan una calculadora cada vez que disparan. Confían en la experiencia pasada para aprender qué fuerza y dirección funciona para diferentes situaciones. Para generar ese tipo de respuesta, los investigadores diseñaron una red neuronal, un sistema informático que imita el cerebro.
Al igual que los jugadores de baloncesto, las redes neuronales requieren mucho entrenamiento antes de que puedan funcionar. Pero Chen dijo que capacitar al sistema transmitiendo vigas reales llevaba mucho tiempo. En cambio, el coautor Atsutse Kludze diseñó un simulador que permitió a la red entrenar virtualmente para diferentes obstáculos y diferentes entornos.
Las matemáticas detrás de Beams Airy son difíciles, y Kludze, un estudiante de doctorado en el laboratorio de Ghasempour, tuvo que crear un sistema que aplicara la física subyacente a casi cualquier escenario.
Curvas de calibración de red neuronal con precisión perfecta
Lanzar muchos datos a la red neuronal no es efectivo. En cambio, los investigadores usan principios de la física para crear y capacitar a la red neuronal. Una vez que el sistema fue entrenado, la red neuronal pudo adaptarse increíblemente rápidamente.
Los investigadores dijeron que probaron su esquema con experimentos, que se centraron en comprender la tecnología y desarrollar formas de controlar las transmisiones.
“Este trabajo aborda un problema de larga data que ha impedido la adopción de frecuencias tan altas en comunicaciones inalámbricas dinámicas hasta la fecha”, dijo Ghasempour.
“Con más avances, imaginamos transmisores que pueden navegar de manera inteligente incluso los entornos más complejos, llevando una conectividad inalámbrica ultra rápida y confiable a las aplicaciones que hoy en día parecen estar fuera de alcance, desde la realidad virtual inmersiva hasta el transporte completamente autónomo”.
Más información: un marco de aprendizaje de haz aireado informado por física para evitar el bloqueo en la red inalámbrica Sub -itertz, Nature Communications (2025). Dos: 10.1038/s41467-025-62443-0
Proporcionado por la Universidad de Princeton
Cita: los ingenieros envían una bola curva inalámbrica para entregar cantidades masivas de datos (2025, 18 de agosto) Recuperado el 18 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-wireless-curveball-massive-amounts.html
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