Інтеграція 5G та штучного інтелекту для вдосконалення маршрутизації у дронах
Анотація
Розвиток технологій 5G та штучного інтелекту створює нові можливості для вдосконалення маршрутизації безпілотних літальних апаратів, що є особливо актуальним для логістики, рятувальних операцій та моніторингу критичної інфраструктури. Метою дослідження був аналіз перспектив впровадження 5G та AI у маршрутизацію дронів, визначення ключових викликів та розробка рекомендацій для їх ефективної інтеграції у повітряний простір України. У дослідженні використано методи теоретичного аналізу наукових джерел, порівняльного аналізу міжнародного досвіду та систематизації сучасних підходів до маршрутизації дронів із використанням 5G і AI. Проведено аналіз архітектури 5G-мереж, алгоритмів оптимізації маршрутів та механізмів координації роїв дронів. Основні результати дослідження продемонстрували, що поєднання 5G та AI забезпечує значне підвищення ефективності автономних безпілотних систем, дозволяючи оперативно адаптувати маршрути, оптимізувати енергоспоживання та підвищувати рівень безпеки польотів. Особлива увага в дослідженні приділена порівнянню двох популярних алгоритмів оптимізації маршрутів для БПЛА: алгоритм рою часток та мурашиний алгоритм. Аналіз показав, що обидва алгоритми ефективно вирішують завдання маршрутизації, однак мають свої переваги в залежності від специфіки застосування. Алгоритм рою часток виявився більш ефективним для задач з великою кількістю змінних, дозволяючи оптимізувати маршрути в реальному часі при швидко змінюваних умовах. Мурашиний алгоритм, в свою чергу, продемонстрував перевагу у вирішенні складних задач з великою кількістю перешкод. Практичне значення дослідження полягає у визначенні ключових технічних і регуляторних викликів, пов’язаних з інтеграцією 5G та AI у маршрутизацію дронів, а також у розробці науково обґрунтованих підходів до їх вирішення. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення національних нормативних актів, сприяння впровадженню інтелектуальних безпілотних систем у сферах логістики, моніторингу інфраструктури та рятувальних операцій, а також для подальших досліджень у галузі автономних авіаційних технологій
Ключові слова
безпілотні літальні апарати; штучний інтелект; блокчейн; нейромережа; рої дронів
Використані джерела
[1] Aktas, F., Shayea, I., Ergen, M., & El-Saleh, A.A. (2023). Ai-enabled routing in next-gen networks: A brief overview. In Proceedings of the 10th international conference on wireless networks and mobile communications (pp. 1-6). Istanbul: IEEE. doi: 10.1109/WINCOM59760.2023.10322945.
[2] Alsamhi, S.H., Afghah, F., Sahal, R., Hawbani, A., Al-qaness, M.A., Lee, B., & Guizani, M. (2021). Green internet of things using UAVs in B5G networks: A review of applications and strategies. Ad Hoc Networks, 117, article number 102505. doi: 10.1016/j.adhoc.2021.102505.
[3] Ayass, T., Coqueiro, T., Carvalho, T., Jailton, J., Araújo, J., & Francês, R. (2022). Unmanned aerial vehicle with handover management fuzzy system for 5G networks: Challenges and perspectives. Intelligence & Robotics, 2(1), 20-36. doi: 10.20517/ir.2021.07.
[4] Bine, L.M., Boukerche, A., Ruiz, L.B., & Loureiro, A.A. (2023). IoDMix: A novel routing protocol for delay-tolerant internet of drones integration in intelligent transportation system. Ad Hoc Networks, 148, article number 103204. doi: 10.1016/j.adhoc.2023.103204.
[5] Biswas, A., & Wang, H.C. (2023). Autonomous vehicles enabled by the integration of IoT, edge intelligence, 5G, and blockchain. Sensors, 23(4), article number 1963. doi: 10.3390/s23041963.
[6] Caballero-Martin, D., Lopez-Guede, J.M., Estevez, J., & Graña, M. (2024). Artificial intelligence applied to drone control: A state of the art. Drones, 8(7), article number 296. doi: 10.3390/drones8070296.
[7] Dash, B., Ansari, M.F., & Swayamsiddha, S. (2023). Fusion of artificial intelligence and 5G in defining future UAV technologies – a review. In Proceedings of the international conference on device intelligence, computing and communication technologies (pp. 312-316). Dehradun: IEEE. doi: 10.1109/DICCT56244.2023.10110231.
[8] Du, P., He, X., Cao, H., Garg, S., Kaddoum, G., & Hassan, M.M. (2023). AI-based energy-efficient path planning of multiple logistics UAVs in intelligent transportation systems. Computer Communications, 207, 46-55. doi: 10.1016/j.comcom.2023.04.032.
[9] European Aviation Safety Agency. (n.d.). Aviation safety reporting. Retrieved from https://www.easa.europa.eu/ en/domains/safety-management/aviation-safety-reporting.
[10] Garg, T., Gupta, S., Obaidat, M.S., & Raj, M. (2024). Drones as a service (DaaS) for 5G networks and blockchainassisted IoT-based smart city infrastructure. Cluster Computing, 27, 8725-8788. doi: 10.1007/s10586-024-04354-1.
[11] Gupta, R., Kumari, A., & Tanwar, S. (2021). Fusion of blockchain and artificial intelligence for secure drone networking underlying 5G communications. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 32(1), article number e4176. doi: 10.1002/ett.4176.
[12] Haider, S.A., Zikria, Y.B., Garg, S., Ahmad, S., Hassan, M.M., & AlQahtani, S.A. (2022). Ai-based energy-efficient UAVassisted IoT data collection with integrated trajectory and resource optimization. IEEE Wireless Communications, 29(6), 30-36. doi: 10.1109/MWC.001.2200105.
[13] Han, T., Ribeiro, I.D., Magaia, N., Preto, J., Segundo, A.H., De Macedo, A.R., Muhammad, K., & De Albuquerque, V.H. (2021). Emerging drone trends for blockchain-based 5G networks: Open issues and future perspectives. IEEE Network, 35(1), 38-43. doi: 10.1109/MNET.011.2000151.
[14] Hashesh, A.O., Hashima, S., Zaki, R.M., Fouda, M.M., Hatano, K., & Eldien, A.S. (2022). AI-enabled UAV communications: Challenges and future directions. IEEE Access, 10, 92048-92066. doi: 10.1109/ ACCESS.2022.3202956.
[15] International Civil Aviation Organization. (n.d.). Safety reports. Retrieved from https://www.icao.int/safety/ pages/safety-report.aspx.
[16] International Telecommunication Union. (n.d.). Latest reports and publications. Retrieved from https://www.itu. int/en/action/environment-and-climate-change/Pages/latest-reports-and-publications.aspx.
[17] Khalid, M., Ali, J., & Roh, B.H. (2024). Artificial intelligence and machine learning technologies for integration of terrestrial in non-terrestrial networks. IEEE Internet of Things Magazine, 7(1), 28-33. doi: 10.1109/ IOTM.001.2300190.
[18] Khan, M.A., Kumar, N., Mohsan, S.A., Khan, W.U., Nasralla, M.M., Alsharif, M.H., Żywiołek, J., & Ullah, I. (2022). Swarm of UAVs for network management in 6G: A technical review. IEEE Transactions on Network and Service Management, 20(1), 741-761. doi: 10.1109/TNSM.2022.3213370.
[19] Khan, S.K., Naseem, U., Siraj, H., Razzak, I., & Imran, M. (2021). The role of unmanned aerial vehicles and mmWave in 5G: Recent advances and challenges. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 32(7), article number e4241. doi: 10.1002/ett.4241.
[20] Kourtis, M.A., Xilouris, G., Oikonomakis, A., Batistatos, M.C., & Chochliouros, I. (2023). Integration of drone connectivity in 5G: An examination of the OASEES framework. In Proceedings of the IEEE future networks world forum (pp. 1-6). Baltimore: IEEE. doi: 10.1109/FNWF58287.2023.10520379.
[21] Lins, S., Cardoso, K.V., Both, C.B., Mendes, L., De Rezende, J.F., Silveira, A., Linder, N., & Klautau, A. (2021). Artificial intelligence for enhanced mobility and 5G connectivity in UAV-based critical missions. IEEE Access, 9, 111792-111801. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3103041.
[22] Lu, Y., Wen, W., Igorevich, K.K., Ren, P., Zhang, H., Duan, Y., Zhu, H., & Zhang, P. (2023). UAV ad hoc network routing algorithms in space-air-ground integrated networks: Challenges and directions. Drones, 7(7), article number 448. doi: 10.3390/drones7070448.
[23] Majumdar, P., Mitra, S., Bhattacharya, D., & Bhushan, B. (2024). Enhancing sustainable 5G powered agriculture 4.0: Summary of low power connectivity, internet of UAV things, AI solutions and research trends. Multimedia Tools and Applications. doi: 10.1007/s11042-024-19728-1.
[24] Mohsen, B.M. (2024). Ai-driven optimization of urban logistics in smart cities: Integrating autonomous vehicles and IoT for efficient delivery systems. Sustainability, 16(24), article number 11265. doi: 10.3390/su162411265.
[25] Posvistak, V., & Miroshnychenko, D. (2024). Usage of mobile network for remote drone. Technologies and Engineering, 25(4), 73-84. doi: 10.30857/2786-5371.2024.4.7.
[26] Qasim, N.H., & Jawad, A.M. (2024). 5G-enabled UAVs for energy-efficient opportunistic networking. Heliyon, 10(12), article number e32660. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e32660.
[27] Rovira-Sugranes, A., Razi, A., Afghah, F., & Chakareski, J. (2022). A review of AI-enabled routing protocols for UAV networks: Trends, challenges, and future outlook. Ad Hoc Networks, 130, article number 102790. doi: 10.1016/j. adhoc.2022.102790.
[28] Sarkar, N.I., & Gul, S. (2023). Artificial intelligence-based autonomous UAV networks: A survey. Drones, 7(5), article number 322. doi: 10.3390/drones7050322.
[29] Shayea, I., Dushi, P., Banafaa, M., Rashid, R.A., Ali, S., Sarijari, M.A., Daradkeh, Y.I., & Mohamad, H. (2022). Handover management for drones in future mobile networks – a survey. Sensors, 22(17), article number 6424. doi: 10.3390/s22176424.
[30] Solanki, A., Tarar, S., Singh, S.P., & Tayal, A. (2022). The internet of drones: AI applications for smart solutions. London: CRC Press.
[31] Sufyan, A., Khan, K.B., Khashan, O.A., Mir, T., & Mir, U. (2023). From 5G to beyond 5G: A comprehensive survey of wireless network evolution, challenges, and promising technologies. Electronics, 12(10), article number 2200. doi: 10.3390/electronics12102200.
[32] Tlili, F., Ayed, S., & Fourati, L.C. (2024). Advancing UAV security with artificial intelligence: A comprehensive survey of techniques and future directions. Internet of Things, 27, article number 101281. doi: 10.1016/j. iot.2024.101281.
[33] Trabelsi, N., Fourati, L.C., & Chen, C.S. (2024). Interference management in 5G and beyond networks: A comprehensive survey. Computer Networks, 239, article number 110159. doi: 10.1016/j.comnet.2023.110159.
[34] Warrier, A., Al-Rubaye, S., Inalhan, G., & Tsourdos, A. (2023). AI-enabled interference mitigation for autonomous aerial vehicles in urban 5G networks. Aerospace, 10(10), article number 884. doi: 10.3390/ aerospace10100884.
[35] Wu, Q., Xu, J., Zeng, Y., Ng, D.W., Al-Dhahir, N., Schober, R., & Swindlehurst, A.L. (2021). A comprehensive overview on 5G-and-beyond networks with UAVs: From communications to sensing and intelligence. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 39(10), 2912-2945. doi: 10.1109/JSAC.2021.3088681.
[36] Yermolenko, R., Klekots, D., & Gogota, O. (2024). Development of an algorithm for detecting commercial unmanned aerial vehicles using machine learning methods. Machinery & Energetics, 15(2), 33-45. doi: 10.31548/ machinery/2.2024.33.
[37] Zaid, M., Kadir, M.K., Shayea, I., & Mansor, Z. (2024). Machine learning-based approaches for handover decision of cellular-connected drones in future networks: A comprehensive review. Engineering Science and Technology, an International Journal, 55, article number 101732. doi: 10.1016/j.jestch.2024.101732.