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如果DARPA有它的方式,AI将统治无线频谱

蓝牙设备遇到了不合时宜的结果。第一批蓝牙设备一直在努力避免与Wi-Fi路由器互通, Wi-Fi路由器是无线电频谱上更高功率,更成熟的同类群组,蓝牙设备共享频率。通过开发蓝牙设备的跳频技术,修改了他们的标准,并保护了他们的无线技术免于早期灭绝,蓝牙设备在检测到Wi-Fi信号时将操作转移到未占用的频段。

跳频只是避免干扰的一种方法,这个问题从一开始就困扰着无线电。很久以前,监管机构学会了管理频谱,以便在紧急无线电系统中,来自不同用户的不同无线电在实际上检测传输和频移频率的挑战的实践,使得频谱的使用非常低效,因为部分休闲。

在过去几年中,无线数据传输每年增长约50%,这是由人们在智能手机上流式传输视频和滚动社交媒体推动的。跳频,这意味着无线技术不能拥有专有频率,这意味着无线技术不能拥有专有频率,但不能拥有专有频率。我们将不得不远远超越它。

SC2是一项为期三年的公开竞赛,来自世界各地团队的团队正在重新思考解决频谱稀缺问题,我在美国国防高级研究计划局 (DARPA)创建了频谱协作挑战赛 (SC2)团队正在设计使用人工可懂度(AI)的新无线电,以学习如何与竞争对手共享频谱,最终目标是提高整体数据吞吐量。经过两年的竞争,我们首次与自动无线电集体共享无线频谱,传输的数据远远多于传输每个无线电的专用频率。

在SC2之前,各种DARPA项目已经证明,少数无线电可以通过频谱频谱跳频自动管理,就像蓝牙一样,以避免另一个。为什么我们不能只扩展频率的使用 -更广泛的收音机阵列,解决了频谱有限的问题吗?

这取决于未使用频谱的可用性,如果有太多无线电试图发送信号,则没有任何可用的未使用频谱。不幸的是,跳频只能工作到一个点。这样,我们无法拥有自己的专用频道,这是它自己的原因,因为我们可能需要在几十个无线电试图同时共享频谱带的情况下测试竞争团队。频谱四处走动。

无线电网络wo。无线电网络wo。无线电网络wo。无线电网络wo。无线电网络wo。无线电网络wo。我们已经确定了如何实现相同的频率,并且每个网络将使用具有在其他网络上完成的许多任务的AI系统。一组完成比另一组更多任务的无线电网络将成为这场比赛的赢家。然而,我们的主要目标是开发团队,开发人工智能管理的无线电网络,能够完成更多的目标如果每个无线电都使用专用频段,则是可能的。

我们永远无法保证现实世界中的无线电将是实用的。我们永远无法保证每个竞争团队的无线条件都是相同的。此外,移动单个无线电匹配本来就太复杂和耗时。

目前位于马里兰州劳雷尔的约翰霍普金斯大学应用物理实验室 ,罗马斗兽场占地21个服务器机架,耗电65千瓦,并要求冷却为10个大型家庭。它可以同时模拟128个无线电之间超过65,000个独特的交互,例如文本消息或视频流。有64个现场可编程门阵列通过共同执行超过150万亿个浮动来处理仿真点操作(teraflops)。

根据活动的详细数学模型,该试验台具有足够的计算能力来计算这些信号将如何跟随。例如,在罗马斗兽场内有模拟的墙壁,其上发出信号“弹跳”。有模拟的暴风雨和池塘,其中信号部分被“吸收”。

例如,面对充斥着毫无意义的噪音的手机干扰器,这种情报可以解决问题对于团队的适当决策。对不受干扰影响的人。

为AI 建立一个协作管理频谱的环境是一回事 ,但创建这些AI完全是另一回事。要了解团队如何在SC2中竞争构建这些AI系统,您需要一些背景知识过去几十年。

从广义上讲,研究人员已经在几个“浪潮”中推进了人工智能,这些浪潮重新定义了这些系统的学习方式。人工智能的第一波是专家系统。这些AI是通过采访特定区域的专家并从集合中获得的。这些事实可能就像试图在尝试某些事情时做出决定一样。这些人工智能在诸如国际象棋之类的问题上表现优异,其中规则可以直接写下来。事实上,这是最着名的例子之一wave AI是IBM的 Deep Blue ,它在1997年首次击败了国际象棋大师Garry Kasparov 。

第二波人工智能特别擅长于人类在写下第二波AI的所有主题时遇到困难的问题,尤其擅长于掌握大量数据而非人类专业知识来学习特定任务的规则。识别语音是这种问题的一个例子。这些系统摄取复杂的原始数据,例如音频信号,然后决定数据,例如说出的单词。这种AI浪潮是我们在Siri和Alexa等数字助理使用的语音识别中找到的类型。

这意味着我们可以考虑人工智能的两种波动,以及在这里找到能够解决这些问题的人解决问题的方法,找到问题的最佳解决方案。最终,将频谱管理视为强化学习问题很容易,我们在AI成功时对其进行奖励,并在失败时对其进行惩罚。例如,AI可能会收到一个成功传输数据的点,通过在训练期间累积积分,AI记住成功并尝试重复它们,同时也远离不成功的策略。

因此,我们还必须将无线管理视为一项协作挑战,因为同时有多个无线电广播。该组的关键当团队尽可能多地进行传输时,他们会得到奖励,而不会一直碰到另一个。频谱,这将阻止他们所有人最大限度地利用该频谱。

好像这还不够困难,还有一个额外的皱纹使得频谱协作比许多类似的问题更难。想象一下,在你进步之前与你从未见过的人一起打篮球比赛到目前为止,涉及多个代理商的最成功的挑战是AI已经在一起训练的那些。最近的一个例子是2018年的一个项目,其中另一个Ata 可以在视频游戏Dota 2中 击败一群人类玩家 。

这是2018年12月9日,我的DARPA同事和我终于有机会了解一组AI是否可以解决复杂的多代理问题。我们蜷缩在酒店会议室的一组电脑周围,只是一个街区酒店已成为我们的指挥中心,为期一周,我们已经分析了超过300场比赛以确定得分最高的球队。在三天内,我们预计将获得最多8个750,000美元的奖励,但就目前而言,我们实际上并不知道我们将会处理多少奖品。

在一年前的第一次排位赛中 ,球队的相对排名被评为唯一。然而,这一次,为了赢得奖项,顶级球队还必须证明无线电可以更好地管理频谱

首先,我们采用了一个基线,在该基线中为每个团队分配了专用频率,以测量可以传输的数据量该团队的网络可以传输更多数据,而不会篡改共享频谱的其他四个无线电网络。

如果可以清除酒店房间的酒吧,我们正在等待最后一组比赛完成。并且它不需要任何失败。所以有必要安抚我们的神经,在SC2存在的这一点上,我们已经开始看到一些方法的局限性。

当比赛开始时,几乎所有的团队都开始使用第一波人工智能方法。这是一个有意义的起点 - 记住没有人工智能系统在第一波方法中,团队正在尝试编写协作使用频谱的一般规则。

当然,每个团队都有不同的规则,但他们开发的每个系统都有一些共同的原则。首先,系统应该监听要求使用的频率。其次,从剩下的原则开始并且没有空频段,应选择干扰最小的频段。

不幸的是,这些规则无法捕捉到无线管理的所有特性,导致无意识的序列阻碍了无线电的协同工作。在SC2期间,我们已经看到了很多这些看似直接规则的例子。

在原则上,这种合作方式应该为其他无线电提供在需要时使用更多频谱的机会。在实践中,我们看到了力量如何发展在一个例子中,三个团队留下了大量完全未使用的频谱。

虽然这种策略非常无私,但它也限制了完成自己任务的连接 - 因此限制了分数。好吧,当另一个系统注意到第一个系统没有得到足够的分数时,它变得更糟,所以它限制了自己的频谱使用,以允许第一个系统使用更多,这是永远不会做的。基本上,系统太缺陷,结果是浪费了光谱。

当新规则导致另一个无法预料的结果时,它们会处理另一个规则。依此类推。这些不断的惊喜和确凿的新规则看起来像一个直截了当的问题可能最终会比看起来更难。

实际上,无线电应该发展得越来越大,无线电应该根据一些严格的规则制定,似乎每个无线电都有一个更好的方法来根据其他无线电调整其策略。这就是为什么现在,在2018年12月9日的试验期间,我们看到团队转向第二波人工智能方法。几个团队建立了初出茅庐的第二波AI网络,可以快速表征其他网络如何匹配,并使用这些信息即时更改自己的无线电规则。

当SC2启动时,我们认为很多团队都会采用简单的方法来实现“感知和避免”策略。这就是蓝牙设备在发现它想要被Wi-Fi路由器使用的频谱时所做的事情。但蓝牙的跳频部分起作用,因为Wi-Fi以可预测的方式起作用(即,它以特定频率广播并且不会改变该行为)。团队的无线电是非常不同的,根本不可预测,制定一种感觉和避免的策略,好吧,毫无意义。

相反,我们看到一种更好的方法是预测未来频谱的样子。然后,无线电可以使用这些预测来决定哪些频率开放 - 即使只是一两分钟,就足够了更准确的预测将是协作无线电以利用每个机会传输更多数据,而无需通过同时抓取同时进行互通。现在我们希望是第二波是学会以足够的精度预测频谱环境,不让一个赫兹浪费。

当然,所有这一理论 这就是为什么我们很高兴看到,那天晚上在酒店房间结果滚滚斗兽场, 前八名队伍中的六支球队取得了成功 !三周之后,另外四个团队将拥有相同的数量,总数达到10个。他们拥有无线电,当他们合作共享频谱时,可以集体交付,而不是使用专用频率。

但是,通过结果进行注册,现在说我们看到无线电使用有源电视来管理无线电频谱的使用还为时尚早。了解DARPA大型主题的重要事项是看看DARPA 在2004年的大挑战中的自动驾驶 :自动化技术开始被使用需要另外一个挑战Re:关于比赛结束时的技术状态。相反,挑战旨在确定何时可以进行基本转换。在商用车中以非常有限的方式。

到目前为止,我们已经发现,当三个无线电网络共享频谱时,他们的预测比四个团队尝试共享相同数量的情况要好得多。也许,2019年10月23日在洛杉矶举行的SC2在美洲世界大会上的现场冠军赛中,这些系统将比以往任何时候都更成功地展示,无线电可以共同创造无线通信的新时代。

· 2019-05-31 07:31  本新闻来源自:ieee,版权归原创方所有

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