Китайские ученые изучили возможность использования ИИ на спутниках в сетях 6G

Исследователи предлагают новую концепцию гибкого искусственного интеллекта, при которой спутники и наземные сети совместно выполняют задачи ИИ, обеспечивая бесперебойную работу интеллектуальных сервисов в будущих сетях 6G.

Как передает Day.Az со ссылкой на Interesting Engineering, с учетом того, что коммерциализация 6G ожидается около 2030 года, ученые уже сегодня переосмысливают глобальную архитектуру искусственного интеллекта.

По мере перехода мира к мобильным сетям шестого поколения ключевая конкуренция может развернуться не только на Земле, но и на орбите. Международный союз электросвязи (ITU) уже определил такие сценарии использования 6G, как интеграция ИИ и связи, а также повсеместная связность.

Одной из главных проблем остается обеспечение бесперебойной работы сервисов искусственного интеллекта в обширных, отдаленных и недостаточно обеспеченных ресурсами регионах.

Одних только наземных сетей может быть недостаточно для удовлетворения этих потребностей, особенно по мере того, как рабочие нагрузки в области ИИ становятся все более тяжелыми и чувствительными к задержкам.

Новое исследование предлагает решение, выходящее далеко за пределы Земли. Исследователи из Гонконгского университета и Сидяньского университета представили структуру, которая объединяет периферийный искусственный интеллект с интегрированными сетями "космос-земля" (SGIN), превращая спутники одновременно в коммуникационные центры и вычислительные серверы.

Подход, получивший название "космос-наземный жидкостный искусственный интеллект", позволяет моделям и данным ИИ динамично перемещаться между спутниками и наземными станциями, преодолевая ограничения скорости и пропускной способности.

Их подход, получивший название "космос-наземный жидкостный искусственный интеллект", направлен на преодоление проблем, связанных с быстрым движением спутников и ограниченной пропускной способностью связи между космосом и наземной станцией - двумя проблемами, которые долгое время ограничивали использование искусственного интеллекта в орбитальных системах.

Вдохновленная тем, как вода беспрепятственно пересекает границы, система искусственного интеллекта для взаимодействия космического и наземного потоков позволяет моделям ИИ и данным непрерывно перемещаться между спутниками и наземными станциями.

Исследователи описывают это как расширение традиционных двухмерных архитектур периферийного ИИ в пространство.

Данная структура основана на трех ключевых методах: гибком обучении, гибком выводе и гибкой загрузке моделей. Каждый из них разработан для обеспечения бесперебойной работы сервисов ИИ, несмотря на ограничения, связанные с мобильностью спутников и нестабильной связью.

Технология гибкого обучения решает проблему длительного времени обучения за счет внедрения схемы федеративного обучения, не требующей дополнительной инфраструктуры.

Вместо того чтобы полагаться на дорогостоящие межспутниковые каналы связи или плотную сеть наземных станций, система использует само движение спутников для смешивания и распределения параметров модели по регионам.

Благодаря этому движение спутников перестает быть ограничивающим фактором и становится преимуществом, обеспечивая более быструю сходимость и более высокую точность тестирования.

В свою очередь, подход, основанный на анализе поведения человека, фокусируется на оптимизации принятия решений в режиме реального времени с помощью ИИ. Нейронные сети разделены на каскадные подмодели, распределенные по спутникам и наземным узлам.

Это позволяет задачам вывода динамически адаптироваться к доступным вычислительным ресурсам и качеству связи, используя стратегии раннего выхода для баланса между задержкой и точностью.

По мнению исследователей, использование предсказуемых орбит спутников и распределенных вычислений может стать основой для по-настоящему глобального периферийного интеллекта в эпоху 6G.

В перспективе команда намечает будущие направления исследований, такие как энергоэффективный искусственный интеллект для работы с жидкостями, искусственный интеллект с низкой задержкой и безопасный искусственный интеллект для работы с жидкостями, каждое из которых направлено на поиск критически важных компромиссов между производительностью, надежностью и безопасностью.

Использование предсказуемых траекторий спутников и повторяющихся орбитальных движений, а также искусственного интеллекта, взаимодействующего с космическими и наземными жидкостями, может сыграть центральную роль в обеспечении по-настоящему глобального периферийного интеллекта в эпоху 6G.