5G प्रसारण टीवी में वीडियो रुकावट घटाने वाला वसेदा का AI मॉडल

जापान के वसेदा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक हल्का AI मॉडल विकसित किया है जो वायरलेस स्थितियों का पहले से अनुमान लगाता है और उनके बिगड़ने से पहले ही प्रसारण सेटिंग बदल देता है। 5G प्रसारण से मिलने वाले टेलीविज़न में आम तौर पर होने वाली वीडियो रुकावट को रोकना इसका मकसद है। प्रोफेसर जिरो कात्तो और पीएचडी छात्र कासिदिस अरुणरुआंगसिरिलर्ट के नेतृत्व वाली टीम ने 8 सितंबर को बोस्टन में हुए 2026 IEEE 104वें व्हीकुलर टेक्नोलॉजी सम्मेलन में यह निष्कर्ष प्रस्तुत किए।

स्थानीय 5G नेटवर्क से हाई-डेफिनिशन टेलीविज़न पहुंचाने की तकनीक को 5G मल्टीकास्ट/ब्रॉडकास्ट सेवाएं (MBS) कहा जाता है। जिन पुरानी इमारतों में फाइबर-ऑप्टिक केबल लगाना महंगा या मुश्किल है, वहां केबल टीवी को आधुनिक बनाने में यह मदद कर सकती है। लेकिन मल्टीकास्ट प्रसारण की एक सीमा है। सामान्य दो-तरफ़ा 5G कनेक्शन के उलट, इसमें खोए हुए डेटा पैकेट को दोबारा भेजने का अनुरोध अक्सर नहीं किया जा सकता। स्थिति बिगड़ने पर वीडियो स्ट्रीम कुछ पल के लिए रुक जाती है।

शोधकर्ताओं का AI मॉडल एक व्यावसायिक 5G नेटवर्क से हर 0.5 मिलीसेकंड में लिए गए करीब 26 मिलियन मापों पर प्रशिक्षित किया गया। इससे यह उन तेज़ उतार-चढ़ावों को पकड़ पाया जिन्हें मोटे डेटासेट पकड़ नहीं पाते। यह केवल उस जानकारी पर निर्भर करता है जो स्मार्टफोन सामान्य इस्तेमाल के दौरान पहले से इकट्ठा करते हैं। बिना किसी खास हार्डवेयर के, डिवाइस पर ही सीधे चलने लायक यह इतना छोटा है।

एक वास्तविक व्यावसायिक 5G नेटवर्क पर हुए परीक्षणों में, AI मॉडल ने करीब 87% वीडियो हिस्सों के लिए त्रुटि-मुक्त प्रसारण सेटिंग चुनी। पारंपरिक गति-केंद्रित तरीके में यह आंकड़ा केवल 32% था। 2020 के बाद आए स्मार्टफोन चिपसेट पर यह 0.07 मिलीसेकंड से भी कम समय में चला। इससे दर्शकों को कोई महसूस होने वाली देरी नहीं हुई।

शोधकर्ताओं ने बताया कि यही तरीका सैटेलाइट संचार, स्वचालित वाहनों, औद्योगिक प्रणालियों और वैज्ञानिक अन्वेषण जैसे अन्य एक-तरफ़ा वायरलेस संचार में भी काम आ सकता है, जहां डेटा दोबारा भेजना संभव नहीं होता।