DARPA面临的最大挑战 -- 人工智能频谱共享技术的下一步是什么？

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来源：电气电子工程师学会

作者：Michael KoziolIEEE

Illustration: iStockphoto

DARPA的频谱合作挑战也许已经证明了这个想法是可行的，但是人工智能管理的频谱共享还有很长的路要走。美国国防高级研究计划署（DARPA）项目经理Paul Tilghman在10月23日举行的该署频谱合作挑战赛（Spectrum Collaboration Challenge，SC2）决赛中对参赛队伍说：“你已经从spectral hard knocks毕业了。三年的比赛刚刚结束，前三名的队伍在台上被召唤，就像头顶上播放的一首歌，听起来有点像“盛况与环境（Pomp and Circumstance）”。用“硬碰硬”来形容这场比赛并不夸张，10支进入了决赛的队伍，以及其他在前几轮比赛中被淘汰的球队，他们的任务是证明一些以前从未展示过的东西。他们面临的挑战是，看看人工智能管理的无线电系统是否能比静态、预先分配的频段更有效地共享无线频谱。他们花了数年时间在一个专门为竞技场（Coloseum）建造的射频仿真器DARPA中进行比赛。在结束时，顶级团队已经证明他们的系统可以在比现有的LTE标准更低的频谱上传输更多的数据，并且显示了在多个无线电设备上重用频谱的惊人能力。在一些决赛的比赛中，五支队伍的无线电系统传输的数据比现在严格的频谱分配多出200%或300%。这一点很重要，因为我们正面临一场隐约可见的无线频谱危机。但正如Tilghman在SC2期间反复强调的那样，当DARPA的重大挑战结束时，并不意味着该技术已经准备好投入市场。这些挑战更多的是证明一种新的技术理念是可能的。在这方面，SC2以各种标准取得了成功。因此，伟大的人工智能控制的无线电可以协同工作，在它们之间共享频谱，并将更多的数据打包成给定数量的频谱。但是，既然DARPA的挑战已经结束，技术从这里将走向何方？在MWC洛杉矶的两个小组，即决赛所在的移动行业大会上，行业专家、国防部（DoD）和联邦通信委员会（FCC）的员工以及前三名团队的成员都参与了讨论，并出现了几个明确的主题。一个重要的观点是，还有更多的合作空间。“现在比赛已经结束了，”Tilghman说，“我知道很多球队都期待着和他们的竞争对手一起合作。”这是队员们在小组讨论中的共同看法。“我们这里有非常聪明的人，我们还没能问‘你的收音机为什么要这样做？“排在第一位的佛罗里达大学GatorWings队队员John Shea说。这项挑战的竞争性也意味着团队不一定要像在现实世界中那样建立起真正的协作和利他的系统。最终，顶级团队认识到，他们也必须获得最多的分数才能获胜，因此开发出的人工智能系统也将确保它们保持足够的协作性，以满足SC2的要求。例如，GatorWing的系统可以识别出它何时可与其他最好的团队合作，并进入一种“竞争模式”。同样，排名第三的Zylinium团队的系统也采用了“绿巨人模式（Hulk Mode）”，取得了同样的效果。但除了训练人工智能系统更具协作性外，还必须解决更大的技术问题。GatorWings团队的成员讨论了他们如何花两年时间为他们的系统构建和理解自定义软件定义的无线电，这些团队成员都有20年的射频工程经验。获胜的团队一致认为，在改进无线电方面仍有大量工作要做，包括改进系统“brawn”，也就是说，他们的信号能抵抗干扰的程度如何，还能获得自己的数据。团队还认为，在将AIs投入像斗兽场这样的完全模拟环境之前，先在低强度模拟中训练AIs是有价值的。仿真将更快地训练AIs，减少训练AIs更加精确和健壮所需的时间。来自国防部和联邦通信委员会的小组成员讨论了要做的工作，以使玩家对共享频谱的想法感到满意。国防部负责指挥、控制、通信和计算机以及信息基础设施能力的代理副首席信息官Fred Moorefield说：“我们被要求与通常不共享的技术共享。他举了一个必须与军事卫星通信合作的宽带供应商的例子。FCC工程与技术办公室主任Julius Knapp表示，让竞争对手的服务提供商在现实世界中共享同一个频谱可能会很棘手，因为协作无线电工作需要共享公司可能不愿意披露的有关无线通信的信息。至少有一个机会，SC2的结局似乎是恰逢其时：5G网络的部署。目前正在为下一代无线技术开发若干频段，其中包括第一次开发毫米波频段。但5G也依赖于非常有价值的中段频谱，而中段频谱仍然令人垂涎且供不应求。与5G一起开发协作频谱技术可以使无线发电更加成功。在未来的无线网络中，我们无法预测何时或以何种方式实现自主频谱共享。但研究肯定会继续。接下来，值得一提的是，竞技场本身，SC2核心的试验台，将开始新的生活。随着洛杉矶MWC的结束，这个试验台将被打包并用卡车运往波士顿的东北大学，在那里它将成为国家科学基金会先进无线研究项目平台的一部分。

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