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Promuovere l'apprendimento basato sull'intelligenza artificiale per i test di comunicazione " Wireless "
November 2, 2023
Quando sono iniziati i lavori di sviluppo del 6G, l’intelligenza artificiale (IA) è stata identificata come una delle tecnologie fondamentali necessarie per rendere possibile la prossima generazione di comunicazioni wireless . Ciò è avvenuto perché l’IA aveva il potenziale per affrontare alcune delle sfide tecniche più complesse che il settore si trovava ad affrontare. Tuttavia, come per molte nuove tecnologie, far sì che l’IA funzioni nel campo delle comunicazioni mobili richiede una stretta collaborazione tra governo, industria, imprese e mondo accademico.
Per supportare le aziende interessate a implementare l’intelligenza artificiale al fine di potenziare le proprie attività, il Commonwealth del Massachusetts ha lanciato un innovativo programma pilota denominato “AI Jumpstart”.Questo programma alloca fondi per la realizzazione di una nuova infrastruttura informatica presso la Northeastern University (NU) di Boston, con l’obiettivo di mettere in contatto i partner industriali con strutture di livello mondiale e ricercatori universitari specializzati in diverse discipline legate all’intelligenza artificiale. In qualità di partner industriale, Keysight partecipa al progetto sin dall’annuncio del finanziamento.
Nato dalla collaborazione tra l’agenzia statale per lo sviluppo economico Massachusetts Technology Collaborative e la Northeastern University, il programma AI Jumpstart si fonda su un rapporto quindicennale che ha visto investimenti in progetti di ricerca e sviluppo universitari che hanno coinvolto con successo il mondo delle imprese e dell’industria. Attraverso questo programma, Keysight ha dato vita a una preziosa partnership pubblico-privata per collaborare con la Northeastern University nella ricerca sull’intelligenza artificiale.
"Il programma AI Jumpstart rappresenta un potente modello di collaborazione tra il mondo industriale, quello accademico e il Mass Tech/John Adams Innovation Institute", ha affermato Michael B. Silevitch, responsabile scientifico del programma AI Jumpstart presso la Northeastern University. "La nostra collaborazione con Keysight ha fornito una piattaforma che ha dimostrato l'enorme potenziale di questo approccio."
Promuovere l'apprendimento nell'ambito dell'intelligenza artificiale
In vista dell’introduzione del 5G+ e del 6G, Keysight e la Northeastern hanno collaborato per individuare una sfida tecnica che l’intelligenza artificiale potesse contribuire a risolvere: in che modo i sistemi di comunicazion wireless i devono adattarsi per coesistere con i segnali radar?
"Keysight ha collaborato con i ricercatori e gli studenti della Northeastern per definire l’ambito, gli scenari e i set di dati che contribuiranno a ottimizzare le tecniche di test per le implementazioni di rete dell’ wireless ", ha affermato Josep M. Jornet, vicedirettore dell’Istituto per l’Internet delle cose in ambiente di lavoro ( Wireless , WIoT) della Northeastern University. "Il progetto ha fatto ricorso all’apprendimento automatico basato su un set di dati 5G generato presso l’RF Colosseum della Northeastern University e su un radar rappresentativo definito tramite il software PathWave di Keysight."
Una volta definiti gli scenari, il segnale radar ad alta priorità generato da Keysight è stato inserito nello scenario in tempo reale dello spettro commerciale LTE di Roma, in Italia, simulato dall’RF Colosseum.
Il risultato di questo processo è stato un set di dati I/Q che è stato poi utilizzato per l'addestramento dell'IA. L'algoritmo di IA ha elaborato questi campioni I/Q analizzando la velocità di trasmissione, la potenza e l'allocazione delle risorse all'interno della rete 5G. Di seguito è riportato un esempio dei campioni di dati:
Tommaso Melodia, direttore del NU Institute for the WIoT, spiega perché questa ricerca è importante: «Keysight e NU condividono obiettivi comuni nell’ambito dell’insegnamento e della sperimentazione nel campo delle radiofrequenze e delle microonde per la ricerca sull’ wireless e e le applicazioni industriali. La condivisione dello spettro sarà una tecnologia chiave per il 5G e oltre, e l’apprendimento basato sull’intelligenza artificiale è stato applicato a campioni di dati I/Q per consentire la condivisione dello spettro attraverso un’allocazione ottimale delle risorse, al fine di massimizzare la velocità di trasmissione e ridurre al minimo il consumo energetico».
I segnali radar ad alta priorità generati tramite Keysight PathWave sono stati integrati nella simulazione dello spettro di NU RF Colosseum ai fini dell'apprendimento dell'intelligenza artificiale.
Portare l'apprendimento basato sull'intelligenza artificiale nel mondo dell'industria
Grazie all’analisi AI-Jumpstart, Keysight ha acquisito una migliore comprensione delle esigenze di collaudo degli sviluppatori nel settore dell’ wireless e e della difesa, in un contesto in cui le operazioni nello spettro radio si stanno orientando verso larghezze di banda più ampie, frequenze più elevate e ambienti più complessi. Questa comprensione stimolerà gli investimenti nell’aggiornamento dei progetti hardware e software delle soluzioni di collaudo di Keysight, nonché nell’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML) nelle future applicazioni di collaudo.
"I modelli appresi dall'intelligenza artificiale aiuteranno Keysight a sviluppare applicazioni migliorate per l'acquisizione e l'analisi in tempo reale a banda larga e per i test a circuito chiuso", ha affermato Roger Nichols, responsabile del programma 6G di Keysight Technologies. "Keysight sarà in grado di integrare tali modelli nelle nuove soluzioni di test per la gestione spettrale, aiutando i progettisti a identificare, classificare e dare priorità in modo più rapido e accurato ai segnali e alle caratteristiche delle forme d'onda di interesse".
Inoltre, Nichols ha affermato che l’adozione tempestiva di questi progressi nei test sull’intelligenza artificiale consentirà agli sviluppatori del settore commerciale e della difesa di convalidare tempestivamente nuovi componenti hardware, software/firmware e algoritmi di elaborazione del segnale, in modo da poterne dimostrare e comprovare le prestazioni in contesti complessi e in continua evoluzione caratterizzati dalla condivisione dello spettro e dalla coesistenza.
Favorire l'apprendimento degli studenti
Sebbene l’obiettivo principale del progetto AI Jumpstart sia quello di aiutare le aziende a implementare l’intelligenza artificiale, il progetto si è rivelato prezioso anche nel definire la formazione necessaria per gli studenti e gli ingegneri del settore in merito a questa nuova tecnologia.
"Abbiamo lanciato questo programma per conto del Massachusetts con l’obiettivo di promuovere l’adozione e l’integrazione dell’IA da parte delle aziende del nostro Stato, mettendole in contatto con i ricercatori di spicco della Northeastern", ha affermato Pat Larkin, direttore dell’Innovation Institute presso MassTech. "Siamo entusiasti dei progressi compiuti nel progetto di Keysight, poiché dimostrano l’impatto diretto di questa ricerca sui prodotti dell’azienda, ma, cosa altrettanto importante, il solido rapporto instaurato con un centro di sviluppo dei talenti come la Northeastern, dove gli studenti acquisiscono competenze pratiche lavorando a progetti come questo."
"È incredibilmente prezioso poter contare su partner industriali come Keysight coinvolti nei test, nella formazione e nella ricerca sulle tecnologie mmWave e 6G wireless , che stanno contribuendo a ottimizzare e definire gli standard e le prestazioni delle reti wireless ", ha affermato Carey Rappaport, direttore dell'AI Jumpstart della Northeastern University. «Le competenze scientifiche fondamentali di Keysight nel campo delle misurazioni RF e a microonde, unite agli esperti nel campo dei THz e ai banchi di prova della NU, stimolano gli studenti a seguire corsi e intraprendere carriere in questo settore e supportano gli ingegneri del settore MA con tecniche didattiche e di collaudo».
Per Nichols, questo è semplicemente il modo in cui Keysight ama collaborare per sviluppare nuove tecnologie.
"Siamo entusiasti di contribuire alla crescita del personale specializzato nel settore delle radiofrequenze e delle microonde attraverso una comprensione più approfondita dell’impatto che la progettazione di software, firmware e algoritmi ha sulle prestazioni dei collegamenti di comunicazione", ha affermato. "Grazie a questo progetto di ricerca collaborativo e in corso, stiamo scoprendo come utilizzare e implementare queste tecnologie, fornendo al contempo alla prossima generazione di ingegneri le competenze tecniche necessarie per compiere il prossimo balzo in avanti."