Beam-selection otimizado por aprendizado de máquina : uma abordagem multimodal

Esta dissertação tem como objetivo investigar a utilização de modelos de aprendizado de máquina usando dados multimodais como entrada para otimizar o processo de “Beam-Selection”em redes baseadas em ondas milimétricas. O uso de Deep Learning tem se intensificado em diferentes áreas, sendo possível obter performance igual ou superior à humana, desta forma seu uso mostra-se promissor também em cenários de comunicação sem fio. Neste trabalho foram usados dados de diferentes naturezas o que se mostrou conveniente ao passo que é possível ajustar o modelo de acordo com a qualidade/disponibilidade destes dados. Após execução dos experimentos, e obtencão dos resultados, foi observado que é possível obter significativa performance em diferentes métricas, mesmo com dados mais simples como Imagem e Coordenada.