מחקרי 6G הופכים את הלוויינים למרכזי חישוב קצה

סאדא ניוז - עם ההאצה במרוץ העולמי לקראת רשתות הדור השישי 6G, נראה כי זירת התחרות האמתית לא תהיה על פני האדמה, אלא בחלל.

בעוד שמצפים להתחיל לשווק את 6G עד 2030, חוקרים כבר החלו לדמיין מחדש כיצד פועל הבינה המלאכותית בקנה מידה עולמי.

האגודה הבינלאומית לטלקומוניקציה (ITU) זיהתה מגוון של מקרי שימוש עתידיים לרשתות 6G, הבולטים שבהם "אינטגרציה עמוקה בין בינה מלאכותית לתקשורת" ו"חיבור כולל בכל מקום", במעיין אל הרשתות שמשנות את מהותן מעברת נתונים לפלטפורמות חכמות המסוגלות לעיבוד ולקבלת החלטות, כך על פי דו"ח שפורסם באתר "interestingengineering" ועיינה בו "ערביה ביזנס".

אך האתגר הגדול ביותר הוא להעניק שירותי בינה מלאכותית חלקים לאזורים מרוחקים וחסרי תשתיות, במיוחד עם עליית העומסים בעיבוד ורגישות היישומים לזמן.

לוויינים נכנסים לתחום הבינה המלאכותית

מחקר חדש שהוצג על ידי חוקרים מאוניברסיטת הונג קונג ואוניברסיטת שי'ן לתקשורת מציע פתרון שעובר את גבולות הרשתות היבשתיות, על ידי שילוב של בינה מלאכותית קצה (Edge AI) עם רשתות חלל ואירץ משולבות, כדי להפוך את הלוויינים למרכזי תקשורת וחישוב בו זמנית.

גישה זו, שהינה בשם "בינה מלאכותית נוזלית בין חלל לארץ", מסתמכת על ניצול תנועת הלוויינים עצמם כדי להתגבר על בעיות שחייבו את השימוש בבינה מלאכותית במסלול, כמו מהירות התנועה המוגבלת וקיבולת החיבור בין החלל לארץ.

בינה מלאכותית זורמת כמו מים

החוקרים שאבו את רעיונם מהזרימה של מים ללא מכשולים, כאשר המסגרת החדשה מאפשרת העברת מודלים של בינה מלאכותית ונתונים באופן מתמשך בין הלוויינים לתחנות היבשתיות.

הקונספט הזה נשען על שלוש טכנולוגיות בסיסיות:

למידה נוזלית:

נועד להפחית את זמן הכשרת המודלים בעזרת שיטת למידה פדרטיבית שאינה מסתמכת על תשתית מורכבת.

במקום לראות בתנועת הלוויינים מכשול, מנצלים אותה כדי להפיץ פרמטרים של מודלים ולשלבם באזורים שונים, דבר שמאיץ את ההגעה לתוצאות מדויקות יותר.

הסקה נוזלית:

מתמקדת בשיפור ההחלטות של הבינה המלאכותית בזמן אמת, על ידי חלוקה של הרשתות העצביות למודלים משניים שמפוזרים בין החלל לארץ, כך שמתאפשר להתאים את המשאבים הזמינים ואיכות החיבור, ולהשיג איזון בין מהירות לדייקנות.

טעינת מודלים נוזלית:

מטפלת ביעילות אספקת מודלים של בינה מלאכותית למשתמשים, דרך אחסון חלקים נבחרים של המודלים על הלוויינים, עם אפשרות להעבירם בין הלוויינים, דבר שמפחית את זמן הטעינה ומשפר את ניצול הספקטרום התדרי.

אתגרי החלל ופוטנציאל העתיד

על אף הפוטנציאלים הגדולים, פריסת הבינה המלאכותית בחלל נתקלת באתגרים מורכבים, הבולטים שבהם הן קרני רדיו קשות, אנרגיה מוגבלת ולא עקבית.

לכן מדגישים החוקרים את החשיבות של פיתוח חומרה עמידה בפני קרינה, ומערכות חישוב שיכולות לעמוד בתקלות, בנוסף לתכנון חכם של המשימות שמתחשב בצריכת אנרגיה.

כמו כן הגישה קבעה מסלולים מחקריים עתידיים, הכוללים בינה מלאכותית נוזלית חסכונית באנרגיה, עם למינימום השהייה, ובטוחה, במטרה להשיג איזון בין ביצועים, אמינות ואבטחה.

בהסתמך על מסלולי הלוויינים הצפויים ותנועתם החוזרת, דגם זה עשוי להפוך לאבן דרך בהענקת בינה מלאכותית עולמית בקצות במהלך עידן 6G.

כך, הלוויינים אינם רק כלי תקשורת, אלא הופכים לנקודות חכמות המסוגלות להפעיל בינה מלאכותית מלב המסלול.