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Faire progresser l'apprentissage par l'IA pour les tests de communications sans fil
November 2, 2023
Lorsque les travaux de développement de la 6G ont débuté, l’intelligence artificielle (IA) a été identifiée comme l’une des technologies essentielles nécessaires à la mise en œuvre de la prochaine génération de communications sans fil. En effet, l’IA offrait la possibilité de relever certains des défis techniques les plus complexes auxquels le secteur était confronté. Mais, comme pour de nombreuses nouvelles technologies, la mise en œuvre de l’IA dans le domaine des communications mobiles nécessite une collaboration étroite entre les pouvoirs publics, l’industrie, les entreprises et le monde universitaire.
Afin d'aider les entreprises souhaitant mettre en œuvre l'IA pour dynamiser leurs activités, l'État du Massachusetts a lancé un programme pilote innovant baptisé « AI Jumpstart ».Ce programme novateur finance la mise en place d'une nouvelle infrastructure informatique à l'université Northeastern (NU) de Boston, dans le but de mettre en relation des partenaires industriels avec des installations de pointe et des chercheurs universitaires spécialisés dans plusieurs disciplines liées à l'IA. En tant que partenaire industriel, Keysight participe à ce projet depuis l'annonce de son financement.
Fruit d'un partenariat entre l'agence de développement économique de l'État, le Massachusetts Technology Collaborative, et l'université Northeastern, le programme « AI Jumpstart » s'appuie sur une collaboration de 15 ans qui a permis d'investir dans des projets de recherche et développement universitaires ayant su mobiliser avec succès les entreprises et l'industrie. Grâce à ce programme, Keysight a mis en place un précieux partenariat public-privé afin de collaborer avec l'université Northeastern dans le domaine de la recherche sur l'IA.
« Le programme AI Jumpstart constitue un formidable modèle de collaboration entre le secteur privé, le monde universitaire et le Mass Tech/John Adams Innovation Institute », a déclaré Michael B. Silevitch, chercheur principal chargé du programme AI Jumpstart à l'université Northeastern. « Notre collaboration avec Keysight a permis de mettre en place une plateforme qui a démontré l'immense viabilité de cette approche. »
Faire progresser l'apprentissage en matière d'IA
Dans la perspective de la mise en œuvre de la 5G+ et de la 6G, Keysight et Northeastern ont collaboré pour identifier un défi technique que l'IA pourrait aider à résoudre : comment les systèmes de communication sans fil doivent-ils s'adapter pour coexister avec les signaux radar ?
« Keysight a collaboré avec des chercheurs et des étudiants de Northeastern afin de définir le périmètre, les scénarios et les ensembles de données qui permettront d’optimiser les techniques de test pour les déploiements de réseaux sans fil », a déclaré Josep M. Jornet, directeur adjoint de l’Institut pour l’Internet des objets sans fil (WIoT) de Northeastern. « Le projet a fait appel à l'apprentissage par IA à partir d'un ensemble de données 5G généré au RF Colosseum de l'université Northeastern et d'un radar représentatif défini à l'aide du logiciel PathWave de Keysight. »
Une fois les scénarios élaborés, le signal radar à haute priorité généré par Keysight a été intégré au scénario en temps réel du spectre commercial LTE de Rome, en Italie, proposé par RF Colosseum.
Le résultat de ce processus a été un ensemble de données I/Q qui a ensuite été utilisé pour l'apprentissage de l'IA. L'algorithme d'IA a traité ces échantillons I/Q afin d'analyser le débit, la puissance et l'allocation des ressources au sein du réseau 5G. Un échantillon de ces données est présenté ci-dessous :
Tommaso Melodia, directeur de l’Institut NU pour le WIoT, explique pourquoi ces travaux de recherche sont importants : « Keysight et NU partagent des objectifs communs en matière d’enseignement et d’essais dans le domaine des radiofréquences et des micro-ondes, tant pour la recherche sans fil que pour les applications industrielles. Le partage du spectre va devenir une technologie clé pour la 5G et au-delà, et un apprentissage par IA a été réalisé sur des échantillons de données I/Q afin de permettre ce partage du spectre grâce à une allocation optimale des ressources, dans le but de maximiser le débit et de minimiser la consommation d’énergie. »
Des signaux radar hautement prioritaires générés à l'aide de Keysight PathWave ont été intégrés à la simulation de spectre de NU RF Colosseums à des fins d'apprentissage par l'IA.
Intégrer l'apprentissage de l'IA dans le monde industriel
Grâce à l'analyse « AI-Jumpstart », Keysight a acquis une meilleure compréhension des besoins en matière de tests des développeurs des secteurs du sans-fil et de la défense, alors que l'exploitation du spectre évolue vers des bandes passantes plus larges, des fréquences plus élevées et des environnements plus complexes. Cette compréhension stimulera les investissements dans la mise à jour des conceptions matérielles et logicielles des solutions de test de Keysight, ainsi que dans l'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les futures applications de test.
« Les modèles appris par l’IA aideront Keysight à développer des applications améliorées de capture et d’analyse en temps réel à large bande, ainsi que des applications de test en boucle fermée », a déclaré Roger Nichols, responsable du programme 6G chez Keysight Technologies. « Keysight pourra intégrer ces modèles dans de nouvelles solutions de test de gestion du spectre afin d’aider les concepteurs à identifier, classer et hiérarchiser plus rapidement et avec plus de précision les signaux et les caractéristiques des formes d’onde qui les intéressent. »
Par ailleurs, M. Nichols a déclaré que l'adoption précoce de ces avancées en matière de tests d'IA permettra aux développeurs des secteurs commercial et de la défense de valider rapidement les nouveaux matériels, logiciels/micrologiciels et algorithmes de traitement du signal, afin que leurs performances puissent être démontrées et prouvées dans des environnements complexes et en constante évolution, caractérisés par le partage du spectre et la coexistence.
Favoriser l'apprentissage des élèves
Si le projet « AI Jumpstart » vise avant tout à aider les entreprises à mettre en œuvre l'IA, il s'est également révélé précieux pour définir les besoins en formation des étudiants et des ingénieurs du secteur dans le domaine de cette nouvelle technologie.
« Nous avons lancé ce programme au nom du Massachusetts afin de stimuler l’adoption et l’intégration de l’IA par les entreprises de notre État, en les mettant en relation avec les chercheurs de pointe de Northeastern », a déclaré Pat Larkin, directeur de l’Innovation Institute chez MassTech. « Nous sommes ravis des progrès réalisés dans le cadre du projet de Keysight, car ils démontrent l’impact direct de cette recherche sur les produits de l’entreprise, mais aussi, ce qui est tout aussi important, la relation solide qui s’est établie avec un pôle de formation de talents tel que Northeastern, où les étudiants acquièrent une expertise concrète en travaillant sur des projets comme celui-ci. »
« Il est extrêmement précieux de pouvoir compter sur des partenaires industriels tels que Keysight pour les essais, l’enseignement et la recherche dans le domaine des technologies sans fil mmWave et 6G, qui permettent de faire progresser l’optimisation et la définition des normes et des performances des réseaux sans fil », a déclaré Carey Rappaport, directeur du programme « AI Jumpstart » à l’université Northeastern. «Les connaissances scientifiques fondamentales de Keysight en matière de mesures RF et micro-ondes, associées à l’expertise de l’université Northeastern dans le domaine des THz et à ses bancs d’essai, incitent les étudiants à s’orienter vers des cursus et des carrières pertinents, tout en apportant un soutien aux ingénieurs de l’industrie du Massachusetts grâce à des techniques d’enseignement et de test. »
Pour Nichols, c'est tout simplement ainsi que Keysight aime nouer des partenariats afin de créer de nouvelles technologies.
« Nous sommes ravis de contribuer au développement des compétences dans le domaine des radiofréquences et des micro-ondes en permettant une meilleure compréhension de l’impact de la conception des logiciels, des micrologiciels et des algorithmes sur les performances des liaisons de communication », a-t-il déclaré. « Grâce à ce projet de recherche collaboratif en cours, nous découvrons comment utiliser et déployer ces technologies tout en dotant la prochaine génération d’ingénieurs des compétences techniques nécessaires pour franchir une nouvelle étape décisive. »