การศึกษารูปแบบทำนายพฤติกรรมของการสื่อสารในกลุ่มพาหนะเพื่อนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในการสื่อสาร

การสื่อสารระหว่างพาหนะ (vehicle-to-vehicle communication: V2V) เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในรถยนต์เชื่อมต่อและขับขี่อัตโนมัติ การใช้พลังงานของการสื่อสารยังเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับกลุ่มขบวนพาหนะ (platoon) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในขนส่งทางไกล ผู้วิจัยรับรู้ได้ว่า ข้อมูลที่แลกเปลี่ยนในกลุ่มพาหนะ จะเป็นประโยชน์ต่อการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของการสื่อสารได้ การศึกษานี้จึงนำเสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของการสื่อสารใน NR-V2V ในกลุ่มพาหนะโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning: ML) ผู้วิจัยทำการจำลองสถานการณ์ (simulation) ของ V2V ในกลุ่มพาหนะ โดยปราศจากเครือข่าย cellular และโครงสร้างพื้นฐานต่าง ๆ โดยอาศัยโปรแกรมที่ชื่อว่า MilliCar ซึ่งอ้างอิงมาตรฐาน 3GPP