Predstavitveno učenje vključuje niz tehnik strojnega učenja (SU), ki se učijo predstaviti neobdelane podatke na najbolj preprost in intuitiven način. Ta predstavitev se nato uporabi za nadaljnje učenje modelov SU ter pomaga pri odločanju s pomočjo napovedovanja prihodnjih stanj ali vrednosti sistema. Nevronsko predstavitveno učenje je podmnožica tehnik predstavitvenega učenja, ki temelji predvsem na algoritmih globokega učenja. V zadnjem času so bile nevronske predstavitve uporabljenje za aproksimacijo besedila, slik, logičnih vrata in govora. Za govorne in glasovne signale se je pokazalo, da lahko implicitne nevronske predstavitve (INR) s periodičnimi aktivacijskimi funkcijami (tj. sinusnimi) rekonstruirajo signale z večjo ločljivostjo v primerjavi s preostalimi metodami, saj imajo prednost pri učenju predstavitev tudi za visoke frekvence. S tem imajo prednost za natančnejše zaznavanje nenadnih sprememb. Čeprav so INR relativno mlado in zelo aktivno področje raziskav, je bilo že pokazano, da so primerni tudi za pametno interpolacijo časovnih vrst in njihovo napovedovanje.
Nastajajoči orkestratorji za omrežja prihodnosti (6G in naprej) uporabljajo umetno inteligenco za učinkovito upravljanje virov in odpravljanje napak. Odločitve, ki jih orkestratorji sprejmejo temeljijo na podatkih, ki so ponavadi v obliki časovnih vrst, ki jih pridobijo iz omrežja. Zaradi potencialnih zakasnitev in nepravilnosti v omrežjih, se lahko zgodi da se vzorci iz podatkov izgubijo, zaradi česar tipični modeli umetne inteligence delujejo slabše od pričakovanj operaterjev. Glavni namen te naloge je, da se preuči potencial INR za izboljšanje učinkovitosti modelov umetne inteligence ter izboljša upravljanje virov v brezžičnih omrežjih prihodnje generacije.