Il est prévu que la 6G, contrairement à son prédécesseur la 5G, passera des machines connectées et des personnes connectées à l'intelligence connectée. L'objectif principal des réseaux 6G est de prendre en charge une connectivité massive pour les services sensibles au temps et au calcul dans les applications critiques. La création d'une optimisation en temps réel (RTO) permise par la croissance rapide de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique permettra aux réseaux sans fil 6G de prendre en charge des services immersifs tels que la réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (AR), la réalité mixte (MR) et l'Internet tactile. Récemment, avec le développement rapide des ordinateurs quantiques, les algorithmes d'optimisation et d'apprentissage automatique d'inspiration quantique ont été exploités comme des solutions efficaces pour les futurs réseaux sans fil. Dans cet article, nous fournissons un aperçu complet du nouveau concept de RTO d'inspiration quantique et de son application à l'allocation optimale des ressources pour les réseaux sans fil 6G. Nos principales contributions sont d'introduire certains des premiers résultats de recherche et d'introduire la potentialité du RTO d'inspiration quantique sur certaines technologies émergentes 6G. Non seulement nous passons en revue les principes fondamentaux, mais nous explorons également les défis et les opportunités de cette direction de recherche passionnante.

Se prevé que el 6G, a diferencia de su predecesor 5G, pasará de las máquinas conectadas y las personas conectadas a la inteligencia conectada. El objetivo principal de las redes 6G es admitir una conectividad masiva para servicios sensibles al tiempo y a la computación en aplicaciones de misión crítica. La creación de la optimización en tiempo real (RTO) habilitada por el rápido crecimiento de la analítica de datos y el aprendizaje automático aprovechará las oportunidades de las redes inalámbricas 6G para admitir servicios inmersivos como la realidad virtual (VR), la realidad aumentada (AR), la realidad mixta (MR) y el Internet táctil. Recientemente, con el rápido desarrollo de los ordenadores cuánticos, la optimización de inspiración cuántica y los algoritmos de aprendizaje automático se han explotado como soluciones eficientes para las futuras redes inalámbricas. En este artículo, proporcionamos una visión completa sobre el nuevo concepto de RTO de inspiración cuántica y su aplicación a la asignación óptima de recursos para redes inalámbricas 6G. Nuestras principales contribuciones son presentar algunos de los resultados iniciales de la investigación e introducir la potencialidad del RTO de inspiración cuántica en algunas tecnologías emergentes 6G. No solo revisamos los principios fundamentales, sino que también exploramos los desafíos y oportunidades de esta emocionante dirección de investigación.

It is envisioned that 6G, unlike its predecessor 5G, will depart from connected machines and connected people to connected intelligence. The main goal of 6G networks is to support massive connectivity for time-sensitive and computation-sensitive services in mission-critical applications. The creation of real-time optimisation (RTO) enabled by the fast growing data analytic and machine learning will seize the opportunities for 6G wireless networks to support such immersive services such as virtual reality (VR), augmented reality (AR), mixed reality (MR), and tactile Internet. Recently, with the rapid development of quantum computers, quantum-inspired optimisation and machine learning algorithms have been exploited as efficient solutions for future wireless networks. In this article, we provide a comprehensive view on the new concept of quantum-inspired RTO and its application to the optimal resource allocation for 6G wireless networks. Our main contributions are to introduce some of the initial research results and introduce the potentiality of quantum-inspired RTO on some 6G emerging technologies. Not only do we review the fundamental principles; we also explore the challenges and opportunities of this exciting research direction.

من المتصور أن 6G، على عكس سابقتها 5G، ستبتعد عن الأجهزة المتصلة والأشخاص المتصلين بالذكاء المتصل. الهدف الرئيسي لشبكات الجيل السادس هو دعم الاتصال الهائل للخدمات الحساسة للوقت والحسابات في التطبيقات الحرجة للمهام. سيؤدي إنشاء التحسين في الوقت الفعلي (RTO) الذي تم تمكينه من خلال التحليل السريع للبيانات والتعلم الآلي إلى اغتنام الفرص للشبكات اللاسلكية 6G لدعم مثل هذه الخدمات الغامرة مثل الواقع الافتراضي (VR) والواقع المعزز (AR) والواقع المختلط (MR) والإنترنت عن طريق اللمس. في الآونة الأخيرة، مع التطور السريع لأجهزة الكمبيوتر الكمومية، تم استغلال خوارزميات التحسين والتعلم الآلي المستوحاة من الكم كحلول فعالة للشبكات اللاسلكية المستقبلية. في هذه المقالة، نقدم نظرة شاملة على المفهوم الجديد لـ RTO المستوحى من الكم وتطبيقه على التخصيص الأمثل للموارد للشبكات اللاسلكية 6G. تتمثل مساهماتنا الرئيسية في تقديم بعض نتائج البحث الأولية وإدخال إمكانات RTO المستوحاة من الكم في بعض تقنيات 6G الناشئة. نحن لا نراجع المبادئ الأساسية فحسب ؛ بل نستكشف أيضًا تحديات وفرص هذا الاتجاه البحثي المثير.