Koneoppiminen ja langaton: Tuleva professori Duken kohdistaa uusia teknologioita
Julkaisupäivä:Christ Richmond liittyy Duke Universityn sähkö- ja tietokonetekniikan laitoksen tiedekuntaan 1. tammikuuta 2022 alkaen. Richmondilla on vuosikymmenten kokemus uusien teknologioiden ja algoritmien suunnittelusta ja testaamisesta langattomien sovellusten, kuten tutkan ja viestinnän parantamiseksi, ja hän liittyy pitkäaikaisiin kollegoihinsa Duke soveltamaan uusia tekniikoita, kuten koneoppimista kentällä.
Ansaittuaan perustutkintoa sähkötekniikasta Marylandin yliopistossa College Parkissa ja matematiikassa Bowie State Universityssä, Richmond suoritti maisteri- ja tohtoriohjelmat Massachusetts Institute of Technologyssa. Yli kahden vuosikymmenen ajan Richmond työskenteli vanhempana toimihenkilönä Advanced Sensor Techniques Groupissa MIT Lincoln Laboratoryssa ennen kuin hän liittyi Arizona State Universityn tiedekuntaan vuonna 2017.
Kaikella työllään Richmond on työntänyt rajoja sille, mitä moderni tekniikka voi tehdä sähkömagneettisilla ja akustisilla aalloilla. Vaikka useimmat ihmiset tuntevat paremmin näkemämme sähkömagneettisten aaltojen spektrin – näkyvän valon – muita taajuuksia käytetään monenlaisiin tarkoituksiin, kuten radioon, tutkaan, WiFi-verkkoon, Bluetoothiin, satelliittiviestintään, matkapuhelimiin, 5G-laitteisiin ja muihin tarkoituksiin. . Jos se kuulostaa ruuhkaiselta pelipaikalta, se johtuu siitä, että se on sitä.
"Ajattele sähkömagneettista spektriä parkkipaikkana ja jokaista näistä taajuusalueista pysäköintipaikkoina", sanoi Richmond. "Aivan kuten kiinteistöt, tietyt paikat ovat houkuttelevampia kuin toiset, ja kaikki haluavat hyviä."
Virasto, joka päättää, kuka saa mitkä tilat, on Federal Communications Commission eli FCC. Richmondin mukaan FCC on historiallisesti varannut parhaat paikat armeijalle ja siviilijärjestöille, joilla on tärkeitä tavoitteita, kuten ilmakehän havainnointi. Mutta muutama vuosikymmen sitten suuri osa näistä arvokkaista taajuuksista myytiin yksityisille yrityksille lupauksena, että tutkijat voisivat selvittää, kuinka tehdä enemmän vähemmällä sähkömagneettisella kiinteistöllä.
Nopeasti eteenpäin nykypäivään, ja Richmond on yksi tutkijoista, jotka edelleen rakentavat näitä siltoja. Yhdessä työtovereiden kanssa Robert Calderbank, Charles S. Sydnorin arvostettu tietojenkäsittelytieteen professori ja Duken tietoaloitteen johtaja, ja Vahid Tarokh, Rhodes Family Professor of Electrical and Computer Engineering, Richmond työskentelee ehdotuksen parissa, joka antaisi taajuuksien käyttäjien jakaa saman taajuuskaistan tai ehkä jopa elää samanaikaisesti samalla kaistalla (tai autojen ja pysäköintipaikkojen kielellä, nämä autot jakavat parkkipaikan tai ehkä jopa pysäköivät päällekkäin).
"Meidän täytyy selvittää, kuinka saada kaikki nämä signaalit tanssimaan yhdessä koordinoidusti astumatta toistensa päälle", Richmond sanoi. "Tämä edellyttää, että tutka puhuu satelliittisignaalien kanssa tietokoneiden ja algoritmien kautta. Mutta jos saamme heidät toimimaan yhdessä toistensa jatkeena, saatamme vain saada molemmat toimimaan paremmin tiiminä kuin yksilöinä."
Richmondin toinen päätutkimuslinja, joka on myös yhteistyö Calderbankin ja Tarokhin kanssa, sisältää kehittyvien koneoppimistekniikoiden soveltamisen langattomaan viestintään. Triolla on jo juoksulähtö. Lokakuussa 2020 joukkue sai viisivuotisen $5 miljoonan apurahan ilmavoimista kehittääkseen tekoälytietoisia viestintä- ja verkkoprotokollia, jotka ovat riittävän nopeita ja luotettavia vastaamaan ilmavoimien vaatimuksiin.
Selvittääkseen ponnistelujaan tällä areenalla Richmond sanoo ottavansa huomioon, että kaikki nykypäivän langattomat viestintäalgoritmit perustuvat malliin siitä, kuinka aaltojen tulisi käyttäytyä. Niin kauan kuin signaali on vahva ja oletettu malli pätee, tekniikka voi tulkita saapuvan tiedon. Mutta kun saapuvat aallot eivät enää näytä odotetulta häiriön tai ajan ja tilan heikkenemisen vuoksi, malli hajoaa ja signaali katoaa.
"Olemme luopumassa malliin perustuvien algoritmien kehittämisestä ja sen sijaan perustuvat tekoälyyn", Richmond sanoi. "Tällaiset lähestymistavat perustuvat dataan mallin sijaan. Joten niin kauan kuin harjoittelet sitä riittävällä datalla useista vähemmän kuin ihanteellisista skenaarioista, se voi mukautua ympäristön muutoksiin. Potentiaali on todella hämmästyttävä."
Koska Dukella on vahvoja yhteistyökumppaneita ja monen miljoonan dollarin keskus on jo rakenteilla, olisi voinut olla kysymys vain siitä, milloin Richmond liittyi tiedekuntaan, eikä siitä, jos. Joka tapauksessa Richmond sanoo olevansa innoissaan mahdollisuuksista, joita muutto luo hänelle monissa eri aiheissa.
”Olen pitänyt yhteyttä moniin ihmisiin nyt Dukessa pitkään. He sanoivat minulle, että minunkin pitäisi harkita tänne tulemista, ja kun katsoin, mitä tapahtuu, se oli erittäin houkuttelevaa monella tapaa”, Richmond sanoi. ”Minulle on kerrottu, että opiskelijat ovat erittäin hyviä, joten olen innoissani siitä. Siellä on myös paljon upeita nuoria tiedekuntaa, ja olen kiinnostunut myös lääketieteellisessä koulussa meneillään olevista projekteista. Uskon, että mitä kauemmin olen täällä, sitä enemmän löydän mahdollisuuksia uusiin yhteistyöhön."