Sujet de Thèse
Analyse de l'impact des paramètres des réseaux sans fil sur la précision des modèles de jumeaux numériques à l'aide de l'intelligence artificielle
Dates :
2025/10/01 - 2028/09/30
Encadrant(s) :
Description :
La convergence des réseaux sans fil et de la technologie des jumeaux numériques a transformé la capacité de surveiller, d'analyser et d'optimiser des systèmes physiques complexes en temps réel. Les jumeaux numériques, qui créent des représentations virtuelles de systèmes physiques, dépendent de la transmission précise de données par les réseaux sans fil pour fonctionner efficacement. La précision de ces jumeaux numériques est directement influencée par la qualité et la fiabilité des données qu'ils reçoivent, qui dépend de la performance du réseau sans fil reliant les appareils IoT à l'environnement du jumeau numérique.
Dans les réseaux sans fil, des paramètres tels que la topologie du réseau, l'interférence des signaux, le débits de données, la latence, la mobilité, la consommation d'énergie et les protocoles de sécurité ont un impact significatif sur la transmission des données. Ces paramètres affectent non seulement la vitesse et la fiabilité du réseau, mais aussi la précision des données transmises aux jumeaux numériques. En étudiant la relation entre ces caractéristiques de réseau sans fil et la précision des modèles de jumeaux numériques, cette thèse vise à fournir une compréhension globale de la façon dont les configurations de réseau affectent la précision des représentations virtuelles.
Cette thèse a pour but d'étudier comment les différents paramètres des réseaux sans fil, y compris la topologie, les interférences, les débits de données et la mobilité, ont un impact sur la précision des jumeaux numériques. L'étude explorera l'application de techniques d'IA, telles que l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et les algorithmes d'optimisation, afin d'optimiser dynamiquement les performances du réseau, de prédire le comportement du réseau et d'améliorer la précision des jumeaux numériques.
Bibliographie:
1] Khan, L. U., Han, Z., Saad, W., Hossain, E., Guizani, M., & Hong, C. S. (2022). Digital twin of wireless systems: Overview, taxonomy, challenges, and opportunities. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 24(4), 2230-2254.
[2] Zeb, S., Mahmood, A., Hassan, S. A., Piran, M. J., Gidlund, M., & Guizani, M. (2022). Industrial digital twins at the nexus ofNextGwireless networks and computational intelligence: A survey. Journal ofNetwork and Computer Applications, 200, 103309.
[3] Maimour, M., Ahmed, A., & Rondeau, E. (2024). Survey on digital twins for natural environments: A communication network perspective. Internet of Things, 101070.
[4] Apostolakis, N., Chatzieleftheriou, L. E., Bega, D., Gramaglia, M., & Banchs, A. (2023). Digital twins for next-generation mobile networks: Applications and solutions. IEEE Communications Magazine, 61(11), 80-86.
Dans les réseaux sans fil, des paramètres tels que la topologie du réseau, l'interférence des signaux, le débits de données, la latence, la mobilité, la consommation d'énergie et les protocoles de sécurité ont un impact significatif sur la transmission des données. Ces paramètres affectent non seulement la vitesse et la fiabilité du réseau, mais aussi la précision des données transmises aux jumeaux numériques. En étudiant la relation entre ces caractéristiques de réseau sans fil et la précision des modèles de jumeaux numériques, cette thèse vise à fournir une compréhension globale de la façon dont les configurations de réseau affectent la précision des représentations virtuelles.
Cette thèse a pour but d'étudier comment les différents paramètres des réseaux sans fil, y compris la topologie, les interférences, les débits de données et la mobilité, ont un impact sur la précision des jumeaux numériques. L'étude explorera l'application de techniques d'IA, telles que l'apprentissage automatique, la modélisation prédictive et les algorithmes d'optimisation, afin d'optimiser dynamiquement les performances du réseau, de prédire le comportement du réseau et d'améliorer la précision des jumeaux numériques.
Bibliographie:
1] Khan, L. U., Han, Z., Saad, W., Hossain, E., Guizani, M., & Hong, C. S. (2022). Digital twin of wireless systems: Overview, taxonomy, challenges, and opportunities. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 24(4), 2230-2254.
[2] Zeb, S., Mahmood, A., Hassan, S. A., Piran, M. J., Gidlund, M., & Guizani, M. (2022). Industrial digital twins at the nexus ofNextGwireless networks and computational intelligence: A survey. Journal ofNetwork and Computer Applications, 200, 103309.
[3] Maimour, M., Ahmed, A., & Rondeau, E. (2024). Survey on digital twins for natural environments: A communication network perspective. Internet of Things, 101070.
[4] Apostolakis, N., Chatzieleftheriou, L. E., Bega, D., Gramaglia, M., & Banchs, A. (2023). Digital twins for next-generation mobile networks: Applications and solutions. IEEE Communications Magazine, 61(11), 80-86.
Mots clés :
Performance des réseaux sans fil, précision des jumeaux numériques, IA, optimisation
Département(s) :
Modélisation Pilotage des Systèmes Industriels |
Financement :
Contrat doctoral UL