Aprendizaje automático e inalámbrico: profesor entrante de Duke apunta a tecnologías emergentes
Fecha de publicación:Christ Richmond se unirá a la facultad del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Duke a partir del 1 de enero de 2022. Con décadas de experiencia en el diseño y prueba de nuevas tecnologías y algoritmos para mejorar aplicaciones inalámbricas como radares y comunicaciones, Richmond se unirá a colegas de toda la vida en Duke en la aplicación de técnicas emergentes como el aprendizaje automático al campo.
Después de obtener títulos universitarios en ingeniería eléctrica en la Universidad de Maryland en College Park y en matemáticas en la Universidad Estatal de Bowie, Richmond completó programas de maestría y doctorado en el Instituto de Tecnología de Massachusetts. Durante más de dos décadas, Richmond trabajó como miembro senior del personal del Grupo de Técnicas de Sensores Avanzados en el Laboratorio Lincoln del MIT antes de unirse a la facultad de la Universidad Estatal de Arizona en 2017.
A lo largo de todo su trabajo, Richmond ha superado los límites de lo que la tecnología moderna puede hacer con las ondas electromagnéticas y acústicas. Si bien la mayoría de las personas están más familiarizadas con el espectro de ondas electromagnéticas que podemos ver (la luz visible), otras frecuencias se utilizan para una amplia variedad de propósitos, como radio, radar, WiFi, Bluetooth, comunicaciones por satélite, teléfonos celulares, dispositivos 5G y más. . Si parece un espacio lleno de gente para tocar, es porque lo es.
"Piense en el espectro electromagnético como un estacionamiento y en cada una de estas bandas de frecuencia como espacios de estacionamiento", dijo Richmond. "Al igual que en el sector inmobiliario, ciertos lugares son más atractivos que otros y todo el mundo quiere los buenos".
La agencia que decide quién obtiene qué espacios es la Comisión Federal de Comunicaciones o FCC. Según Richmond, la FCC históricamente ha reservado los mejores lugares para militares y organizaciones civiles con objetivos importantes, como la observación atmosférica. Pero hace unas décadas, una gran parte de estas valiosas frecuencias se vendieron a corporaciones privadas con la promesa de que los investigadores serían capaces de descubrir cómo hacer más con menos espacio electromagnético.
Un avance rápido hasta el día de hoy, y Richmond es uno de los investigadores que aún construye esos puentes. Junto con colegas Robert Calderbank, Profesor Distinguido Charles S. Sydnor de Ciencias de la Computación y director de la Iniciativa de Información en Duke, y Vahid Tarokh, profesor de ingeniería eléctrica e informática de la familia Rhodes en Richmond, está trabajando en una propuesta que permitiría a los usuarios del espectro compartir la misma banda de frecuencia, o tal vez incluso coexistir simultáneamente dentro de la misma banda (o en el lenguaje de los automóviles y los espacios de estacionamiento, estos los coches compartirán plazas de aparcamiento o incluso aparcarán uno encima del otro).
"Necesitamos descubrir cómo hacer que todas estas señales bailen juntas de manera coordinada sin pisarse unas a otras", dijo Richmond. “Esto requiere que el radar se comunique con las señales del satélite a través de computadoras y algoritmos. Pero si podemos lograr que trabajen juntos como una extensión el uno del otro, tal vez podamos hacer que ambos trabajen mejor como equipo que como individuos”.
La otra línea principal de investigación de Richmond, que también es una colaboración con Calderbank y Tarokh, implica la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en evolución a las comunicaciones inalámbricas. El trío ya tiene una buena salida. En octubre de 2020, el equipo obtuvo una subvención de $5 millones de cinco años de la Fuerza Aérea para desarrollar protocolos de comunicación y redes basados en IA lo suficientemente rápidos y confiables para manejar los requisitos de la Fuerza Aérea.
Para ayudar a explicar sus esfuerzos en este campo, Richmond dice que hay que considerar que todos los algoritmos de comunicación inalámbrica actuales se basan en un modelo de cómo deberían comportarse las ondas. Mientras la señal sea fuerte y el modelo supuesto se mantenga, la tecnología podrá descifrar los datos entrantes. Pero cuando las ondas entrantes ya no tienen el aspecto esperado debido a interferencias o degradación en el tiempo y el espacio, el modelo falla y la señal se pierde.
"Nos estamos alejando del desarrollo de algoritmos que se basan en un modelo y, en cambio, los basamos en la IA", dijo Richmond. “Este tipo de enfoques se basan en datos más que en un modelo. Entonces, siempre que lo entrene con suficientes datos de una amplia gama de escenarios no ideales, puede adaptarse a los cambios en el entorno. El potencial es realmente asombroso”.
Con fuertes colaboradores en Duke y un centro multimillonario ya en proceso, podría haber sido sólo una cuestión de cuándo Richmond se unió a la facultad y no si. En cualquier caso, Richmond dice que está entusiasmado con las oportunidades que la medida le creará en una amplia variedad de temas.
“Me he mantenido en contacto con mucha gente en Duke durante mucho tiempo. Me seguían diciendo que yo también debería pensar en venir aquí, y una vez que vi lo que estaba pasando, fue muy atractivo en muchos sentidos”, dijo Richmond. “Me han dicho que los estudiantes son muy buenos, así que eso me entusiasma. También hay muchos profesores jóvenes fantásticos y también estoy interesado en un montón de proyectos que se están llevando a cabo en la facultad de medicina. Creo que cuanto más tiempo esté aquí, más oportunidades encontraré para nuevas colaboraciones”.