机器学习（ML）已被广泛推出作为未来无线网络的关键推动者。通过能够利用巨大的数据量，预计ML将成为当前网络问题的解决方案，这些问题与每次通过的日常发挥作用。
但是，目前的网络尚未准备好支持基于ML的应用程序，这些应用程序具有对数据收集，处理和输出的特定要求。
一种用于机器学习的新架构
现在，A新架构对于未来网络（5G及以后）的机器学习，该网络批准了今年7月批准了电信网络之后的建议国际电信联盟在StandICT机构资助的一项研究之后，无线网络和AI&ML研究小组的成员提出了采用该技术的建议。该委员会推动学术界参与和贡献单一数字市场标准，如5G和云计算。
示出了一系列机制的图，可以促进采用ML的架构。使用的图像礼貌Pompeu Fabra大学（UPF）
机器学习应用程序
该研究由Boris Bellalta和Anders Jonsson，Pompeu Fabra University（UPF）的教授在西班牙巴塞罗那，西班牙。
通过补助金，研究人员能够研究ML的应用如何导致需要传输10到20个Gbps容量的若干使用情况，支持大量的设备，并将延迟降低到小于5ms。
在他们的研究中，该团队专门研究了无线局域网（WLAN），因为他们的性质，它们可以在多个应用程序中找到，并从基于云的部署到边缘计算。
该研究的调查结果于3月18日在IEEE通信中公布，描述了一种用例，该用例涉及研究所要求的神经网络，该方法可以学习当前机制无法处理的一系列复杂模式。
