Più efficienza nell’utilizzo delle radiofrequenze grazie al machine learning

Una competizione organizzata da DARPA, la Spectrum Collaboration Challenge (o SC2), ha visto 10 team affrontarsi per trovare un modo di usare lo spettro radio nella maniera più efficiente possibile. La sfida consisteva nel progettare un nuovo tipo di device che variasse la frequenza di trasmissione a seconda delle bande libere, con un algoritmo di machine learning per trovare dinamicamente le migliori frequenze disponibili.

Nei cinque scenari simulati (fra cui una missione militare, un salvataggio di emergenza e un concerto dal vivo con le frequenze sature di traffico) si è messa alla prova l’affidabilità del segnale, la capacità di assegnare la giusta priorità ai diversi tipi di traffico e quella di gestire ambienti congestionati dalle radiofrequenze. Ad aggiudicarsi il premo di 2 milioni di dollari è stato il team della University of Florida.

Per approfondire: DARPA is betting on AI to bring the next generation of wireless devices online

Commento: la suddivisione delle radiofrequenze risponde ancora oggi a logiche antiquate, con limiti ben definiti e frequenze contese fra governi e settori privati. E alla fine nessuno sfrutta le frequenze assegnate al 100%. Con questa gara DARPA ha guadagnato un prototipo in grado di gestire con maggiore efficienza il traffico radio, che in un mondo dove le bande saranno sempre più sature non potrà che rappresentare un vantaggio.

Mi sono appassionato all'intelligenza artificiale da quando ho potuto vedere all'opera i primi sistemi esperti negli anni '80. Già dal 1989 mi occupavo di cybersecurity (analizzando i primi virus informatici) ma non ho mai smesso di seguire gli sviluppi dell'AI. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Sono socio fondatore del chapter italiano di Internet Society, membro dell’Associazione Italiana esperti in Infrastrutture Critiche (AIIC), della Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) e dell’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale (AIxIA). Dal 2002 al 2005 ho servito il Governo Italiano come advisor del Ministro delle Comunicazioni sui temi di cyber security. Oggi partecipo ai lavori della European AI Alliance della Commissione Europea e a workshop tematici della European Defence Agency e del Joint Research Centre. Questo blog è personale.