المهندس علي عدنان عبد الكاظم
تبدأ الحكاية من حقيقة بسيطة في الجيل الخامس وما بعده: كلما كَبُر مصفوف الهوائيات واتسعت الحزم الموجَّهة، زادت القدرة على توصيل الإشارة بقوة إلى المستخدم المطلوب، لكنّ “السؤال الصعب” هو: أيُّ حزمة نختار، وبأي زاوية، ومن غير أن نُهدِر زمناً ثميناً في تجريب كل الاحتمالات؟ الإجراء التقليدي المعياري في NR هو إدارة الحزم عبر بثّ حزم مرجعية (SSB / CSI-RS) ومسحٍ متبادل (beam sweeping) ثم تحسينٍ لاحق (refinement). هذه الآلية موثوقة لكنها مُكلفة من حيث زمن التدريب وإشغال القناة—خاصة مع صفائف ضخمة وحركة عالية—ولهذا تبحث الصناعة عن بديلٍ “يتنبأ” بالحزمة المناسبة قبل التجريب الطويل. هنا يظهر دور التعلّم الآلي بوصفه طبقة استدلال سريعة تُحوِّل قياسات بسيطة إلى اختيار حزمة أو كمية تشكيل أقرب ما تكون للأمثل.
جوهر الفكرة أن نماذج التعلّم العميق تستطيع تعلّم خريطةٍ إحصائية من القياسات الرخيصة إلى “مؤشرات الحزم” ذات المردود العالي.
في سيناريوهات الموجات المليمترية، برهن الباحثون أن تلقي إشارة تدريبية واحدة على نمط شبه عتَمي من عدّة محطات أساسية كافٍ لالتقاط “بصمة بيئية” غنيّة تُميّز علاقة المستخدم بالمباني والحواجز، ومن ثمّ يُنجز النموذج العميق تنبؤاً مباشراً بالحزمة عند المحطات المشاركة، محقِّقاً معدلات نقل تقترب من حلٍ مثالي يفترض معرفة الحزمة الأفضل مسبقاً—لكن مع نفقة تدريب شبه معدومة أثناء التشغيل. هذا النهج المعروف بالـcoordinated beamforming بالتعلّم العميق قُدِّم مبكراً وأظهر جدوى كبيرة في البيئات عالية الحركة.
ولأنّ بناء مجموعات بيانات واقعية كان عائقاً أمام تقدم المجال، قُدِّم إطار DeepMIMO الذي يُولِّد قنوات واقعية بالاعتماد على تتبّع الأشعة (ray-tracing) على مشاهد ثلاثية الأبعاد حقيقية، مع قابلية ضبط عدد المحطات والمستخدمين ومعاملات القناة.
هذا الإطار أصبح معياراً بحثياً عملياً لتدريب نماذج التنبؤ بالحزم، واختبارها بشكل قابل للتكرار، بل واستكشاف أسئلة أعمق مثل نقل التعلّم بين مواقع مختلفة.
من الزوايا الذكية التي أظهرت فاعلية ميدانية فكرة “التنبؤ عبر نطاق آخر”: استخدام قنوات تحت-6 غيغاهرتز—المتاحة أصلاً في النظام—للتنبؤ بحزم mmWave المعرضة للحجب والانقطاع.
تُعلِّم الشبكات العميقة علاقاتٍ خفيّة بين خرائط القناة منخفضة التردد ومسارات mmWave، فتتوقّع أيضاً حدوث الحجب قبل أن يقع، وهو ما يرفع الاعتمادية من دون عبء مسحٍ مستمر.
النتائج المنشورة بيّنت مكاسب مهمة في السِّرعة والوثوقية مع تضاؤل كبير في عدد المحاولات التجريبية.
من زاوية التصميم الفيزيائي، لا يتوقف التعلّم عند اختيار “مؤشر حزمة” ثابت، بل يمتد إلى التشكيل الهجين في صفائف كبيرة: تقسيم مهمة التشكيل بين شبكة تناظرية (مُحوِّلات طور) ورقمية (معالج القاعدة)، وتَعَلُّم مصمم مشترك يراعي قيود عدد سلاسل التشكيل وكمّيات التكميم.
أدبيات حديثة تبرهن أن الشبكات العميقة قادرة على الاقتراب من حلول تحسينٍ معقّدة (لاخطية ولا محدبة) لكن بزمن استدلال ثابت صغير، ما يناسب العمل “على الحافة” في المحطة الأساسية.
عملياً، يُنشر هذا الذكاء بأحد مسارين متكاملين.
المسار الأول إسنادي: يُستمر بالمسح المعياري (SSB/CSI-RS) لكن بنطاقٍ أضيق توجهه الشبكة بناءً على تنبؤٍ مُسبق للحزم الواعدة، فتُختصر المحاولات ويُسرَّع الوصول للحزمة الفضلى. المسار الثاني استدلالي بحت: عند توفر قياسات داخلية كافية (قوة إشارة مرجعية، زوايا وصول/إقلاع تقريبية، خرائط مكانية من شبكات أخرى)، تُختار الحزم أو متجهات التشكيل مباشرةً ثم يُجرى تحققٌ واحد خفيف الوزن.
كلا المسارين متناسق مع إجراءات 3GPP لبدء النفاذ والتحسين اللاحق، ومع أمثلة محاكاة صناعية توضّح كيف تُستخدم CSI-RS للتنقيح الدقيق بعد ترشيح ذكي أولي.
ما الذي نربحه رقمياً؟ تُقاس الفائدة عادةً عبر الكسب الشعاعي والكفاءة الطيفية ومعدلات الخطأ أو حزم الكتل (BLER)، إضافةً إلى زمن الإعداد والحمولة المتولدة عن التدريب. في تجارب منشورة، اقترب التنبؤ بالتعلّم العميق من خطّ الأداء المثالي، وخفّض زمن اختيار الحزمة إلى جزءٍ صغير مقارنةً بالمسح الشامل، وهي مكاسبٍ يُعاد استثمارها في اتصالات أكثر ثباتاً وتغطيةٍ أفضل لمستخدمين متحركين. ويظهر هذا الاتجاه حتى في وثائق مساهمات 3GPP الحديثة التي تقارن بين استدلال AI/ML لإدارة الحزم مقابل المسح التقليدي ذي 64 حزمة، وتذكر تحسناً في التغطية عندما تكون دقّة الاستدلال كافية.
لكنّ الفوائد لا تُلغِي القيود.
تحوّل التوزيعات بين بيئة التدريب والواقع—اختلاف هندسة المباني أو مادة الواجهات—قد يُضعِف التعميم، لذا يلزم تحديث دوري أو نقل تعلّم مُحكَم، ويفضَّل تدريبٌ أو إعادة معايرة خفيفة على قياسات الحقل. كما أنّ قيود العتاد في التشكيل الهجين (عدد محدد من مُحوّلات الطور، دقة تكميم منخفضة) تتطلب بنية نموذج تُدمج هذه القيود في الهدف والتدريب، لا أن تتجاهلها. وأخيراً، ينبغي ضبط زمن الاستدلال واستهلاك الذاكرة بحيث يمكن تشغيل النموذج على GNB أو في عقدة حافة قريبة بدون التأثير على مسار المعالجة الفيزيائي.
الأدبيات المسحية على Massive MIMO بالتعلّم الآلي تُجمِع على هذه التحديات وتقترح حلولاً مثل التدريب ذاتي-الإشراف، النماذج الموزعة، وتخفيض الدقة مع الحفاظ على الجودة.
صناعة الأدوات والنمذجة تساعد الطالب والباحث على الانتقال “من المفهوم إلى التطبيق”. بإمكانك توليد مشاهد حضرية واقعية عبر DeepMIMO وتجربة سياسات مختلفة: نموذجٌ يُخرِج مؤشر حزمة، وآخر ينتج أوزان تشكيل هجينة تحت قيود العتاد، وثالث يتنبأ بالحجب من مقاييس دون-6 غيغاهرتز، ثم تقارن مردودك الطيفي وزمن الإعداد أمام خط أساسٍ معياري يستخدم مسح SSB/CSI-RS وتكرار التحسين. هذه التجارب تضع يدك على مكسبٍ عملي واضح: نشر الحزم الصحيحة بسرعة وثقة أعلى، وهو بالضبط ما تحتاجه شبكات 5G/6G في المواقف المزدحمة وعند السرعات العالية.
الخلاصة أنّ تشكيل الحزم المعتمد على التعلّم الآلي ليس بديلاً عن فيزياء الهوائي ولا عن معايير 3GPP، بل هو “مسرِّع قرار” يُقلِّل التجريب ويُحسِّن جودة الاختيار في Massive MIMO. حين يتوافر تدريبٌ واقعي على مشاهد متنوعة، واستدلالٌ سريع على الحافة، وتكاملٌ ذكي مع قنوات الإشارة المرجعية في NR، فإن النتيجة تكون تغطية أوسع، وموثوقية أعلى، واستهلاكاً أقل للموارد التدريبية—وذلك بالضبط ما وُعدنا به عندما انتقلنا من الهوائيات التقليدية إلى مصفوفاتٍ عملاقة تُشكِّل الفضاء كما نشاء.
للاطلاع والتوثيق: أمثلة beam sweeping وCSI-RS من MathWorks؛ ورقة التعلّم العميق للتشكيل المنسَّق عالي الحركة؛ إطار بيانات DeepMIMO المبني على تتبع الأشعة؛ أعمال التنبؤ بالحزم/الحجب من قنوات تحت-6 غيغاهرتز؛ مسوحات حديثة لأساليب ML في Massive MIMO؛ ومساهمات 3GPP حول إدماج AI/ML في إدارة الحزم.
جامعة المستقبل الجامعة الاولى على العراق