في عصرٍ يتزايد فيه الاعتماد على الذكاء الاصطناعي والأنظمة الذكية، تبرز أهمية البحث والتطوير في الحلول التي تستجيب للتحديات الحديثة. إذ قد تم إغفال جوانب استهلاك الطاقة المرتبطة ببرمجيات **Post-Quantum Cryptography (PQC)** في الأجهزة المحمولة ونظم الحوسبة الذكية.
إن التعقيد العالي للطرق التقليدية لتوزيع الموارد لا يلبي متطلبات اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، مما يستدعي إيجاد حلول جديدة.
ما هو الجديد؟
تقدم ورقة بحثية جديدة إطار عمل ذكاء اصطناعي خفيف مصمم لتحسين التوزيع المشترك للموارد في الأجهزة المحمولة المدعومة بالأنظمة الذكية.
يتم بناء نموذج **Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP)** متعدد المراحل، والذي يأخذ في الاعتبار قيود الاستهلاك الثابت للطاقة لوحدات PQC. استنادًا إلى نظرية تحسين **Lyapunov**، تم فصل مشكلة التحسين على المدى الطويل وتقديم خوارزمية ذات تعقيد خطي لحل التحديات غير المقعّدة في توزيع طاقة **NOMA**.
نتائج واختبارات
أظهرت نتائج المحاكاة أن النظام المقترح يحسن بشكل ملحوظ من الإنتاجية الحاسوبية بينما يضمن استقرار قوائم النظام والقيود على استهلاك الطاقة. بالمقارنة مع الخوارزميات التقليدية لـ **Successive Convex Approximation (SCA)**، تم تقليل التعقيد إلى **𝓞(N)**، مما يحقق تسريعًا يبلغ حوالي 46 مرة عندما يكون عدد الأجهزة N=35.
هذا التطور يفتح آفاقاً جديدة لتحقيق متطلبات اتخاذ القرارات في بيئات لاسلكية ديناميكية.
المستقبل على الأبواب
يعتبر هذا الابتكار خطوة كبيرة نحو توفير حلول أكثر فعالية تتماشى مع التطورات السريعة في عالم الاتصالات الذكية. هل أنتم مستعدون لاستكشاف كيف سيؤثر هذا التطور على مستقبلكم؟