DARPA will Radiowellen AI Bandbreite Strecken

Funkfrequenzen sind ein Durcheinander: überlastet, teuer, und es gibt keinen Raum für Expansion. Aber DARPA hat einen Plan zu ändern, dass durch den Aufbau eines Systems, wo Funkwellen zusammenarbeiten können, künstliche Intelligenz, Rathe als kämpfen Raum verwenden.

DARPA seine neueste Grand Challenge startete letzte Woche, und es will fördern Forscher auf der ganzen Welt entwickeln "intelligente Systeme, die gemeinsam, anstatt kompetitiv, in Echtzeit in der heutigen schnelllebigen, überlasteten Spektrum Umwelt... um den Fluss der Hochfrequenz zu maximieren anpassen." Das klingt spannend, weil Radiofrequenz fließen leichter zu machen bedeutet – theoretisch zumindest – schnellere Datenraten fiel weniger Signale, und billiger Verbindungen.

Wie plant DARPA, es zu tun? Vor allem durch das Entfernen der Mensch aus der Gleichung. Das wäre nicht so schlimm eine Idee, angesichts der Häufigkeit Verteilung Diagramm eigentlich sieht ungefähr so aus (oder zumindest hat es im Jahr 2011):

Stattdessen will die DARPA Forscher ermöglichen die Wellen sich zu erarbeiten, wie sie in das Spektrum passen sollte. Es erklärt:

Das primäre Ziel... Radios mit erweiterten Funktionen für maschinelles Lernen zu durchdringen, so dass sie gemeinsam Strategien, die Nutzung der drahtlosen Frequenzen in Hinsicht nicht möglich mit heutigen intrinsisch ineffiziente Ansatz entwickeln können der Zuteilung Pre-von exklusiven Zugriff auf bestimmte Frequenzen zu optimieren soll. Die Herausforderung wird voraussichtlich beide profitieren Sie von den letzten bedeutenden Fortschritt in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles lernen.

Mit anderen Worten, das neue Konzept würde sehen Wellen selbst arbeiten, was gesendet werden muss – wann, wo und wie. Also, zum Beispiel Sicherheit kritische Datenpakete erhalten Priorität Durchgang über das Netzwerk, während andere Signale zwischen einander je nach ihrer relativen Prioritäten und Bedeutung zu vereinbaren, optimale Aufteilung der Netze handeln könnte.

Aus Menschenhand genommen, können die Signale, rational zu handeln erfolgen – was bedeutet diese Situationen tatsächlich ließe sich optimal für das Netzwerk als Ganzes, wenn nicht für jeden einzelnen Benutzer ausspielen. Forscher von der University of Oxford, zum Beispiel, hat bereits gezeigt, in einem Projekt namens ALADDIN, solche Maschine t0 Ressourcenzuordnung wie dies theoretisch die durchschnittliche Ankunftszeit von Notdiensten quer durch eine Stadt beschleunigen können.

Die DARPA-Herausforderung verbunden wie das alles funktioniert in der Praxis jedoch ist von den Tausenden von Ingenieuren entschieden werden, die an Projekten arbeiten. Aber die Ergebnisse möglicherweise ziemlich verdammt spannend.