Apprentissage automatique et sans fil : un nouveau professeur à Duke cible les technologies émergentes

Date publiée: 6 décembre 2021

Christ Richmond rejoindra le corps professoral du Département de génie électrique et informatique de l'Université Duke à compter du 1er janvier 2022. Fort de plusieurs décennies d'expérience dans la conception et le test de nouvelles technologies et d'algorithmes pour améliorer les applications sans fil telles que les radars et les communications, Richmond rejoindra ses collègues de longue date de Duke dans l'application de techniques émergentes telles que l'apprentissage automatique sur le terrain.

Après avoir obtenu des diplômes de premier cycle en génie électrique à l'Université du Maryland à College Park et en mathématiques à la Bowie State University, Richmond a complété des programmes de maîtrise et de doctorat au Massachusetts Institute of Technology. Pendant plus de deux décennies, Richmond a travaillé en tant que cadre supérieur au sein du groupe Advanced Sensor Techniques du laboratoire Lincoln du MIT avant de rejoindre le corps professoral de l'Arizona State University en 2017.

À travers tout son travail, Richmond a repoussé les limites de ce que la technologie moderne peut faire avec les ondes électromagnétiques et acoustiques. Alors que la plupart des gens connaissent mieux le spectre des ondes électromagnétiques que nous pouvons voir (la lumière visible), d'autres fréquences sont utilisées à des fins très diverses, telles que la radio, les radars, le WiFi, le Bluetooth, les communications par satellite, les téléphones portables, les appareils 5G, etc. . Si cela ressemble à un espace bondé pour jouer, c'est parce que c'est le cas.

"Considérez le spectre électromagnétique comme un parking et chacune de ces bandes de fréquences comme des espaces de stationnement", a déclaré Richmond. « Tout comme l’immobilier, certains endroits sont plus attractifs que d’autres, et tout le monde veut les bons. »

L'agence qui décide qui obtient quels espaces est la Federal Communications Commission, ou FCC. Selon Richmond, la FCC a historiquement réservé les meilleurs emplacements aux militaires et aux organisations civiles ayant des objectifs importants, comme l'observation atmosphérique. Mais il y a quelques décennies, une grande partie de ces fréquences précieuses ont été vendues à des sociétés privées avec la promesse que les chercheurs seraient en mesure de trouver comment faire plus avec moins d’espace électromagnétique.

Avance rapide jusqu’à aujourd’hui, et Richmond est l’un des chercheurs qui continuent de construire ces ponts. Avec des collègues Robert Calderbank, professeur émérite d'informatique Charles S. Sydnor et directeur de l'Initiative d'information à Duke, et Vahid Tarokh, professeur de génie électrique et informatique de la famille Rhodes à Richmond, travaille sur une proposition qui permettrait aux utilisateurs du spectre de partager la même bande de fréquences, ou peut-être même de coexister simultanément au sein de la même bande (ou dans le langage des voitures et des places de stationnement, ces les voitures partageront des places de stationnement, voire se gareront peut-être même les unes sur les autres).

"Nous devons trouver comment faire en sorte que tous ces signaux dansent ensemble de manière coordonnée sans se marcher sur les uns les autres", a déclaré Richmond. « Cela nécessite que le radar communique avec les signaux satellites via des ordinateurs et des algorithmes. Mais si nous parvenons à les amener à travailler ensemble dans le prolongement l’un de l’autre, nous pourrons peut-être mieux faire en sorte que les deux fonctionnent mieux en équipe qu’en tant qu’individus.

L'autre principal axe de recherche de Richmond, qui est également une collaboration avec Calderbank et Tarokh, consiste à appliquer des techniques d'apprentissage automatique évolutives aux communications sans fil. Le trio est déjà bien parti. En octobre 2020, l'équipe a obtenu une subvention sur cinq ans de $5 millions de l'Air Force pour développer des protocoles de communication et de mise en réseau basés sur l'IA, suffisamment rapides et fiables pour répondre aux besoins de l'Air Force.

Pour expliquer leurs efforts dans ce domaine, Richmond dit de considérer que tous les algorithmes de communication sans fil actuels sont basés sur un modèle de comportement des ondes. Tant que le signal est fort et que le modèle supposé est valable, la technologie peut alors déchiffrer les données entrantes. Mais lorsque les ondes entrantes ne ressemblent plus à celles attendues en raison d’interférences ou de dégradations dans le temps et dans l’espace, le modèle tombe en panne et le signal est perdu.

"Nous nous éloignons du développement d'algorithmes basés sur un modèle et les basons plutôt sur l'IA", a déclaré Richmond. « Ces types d’approches s’appuient sur des données plutôt que sur un modèle. Ainsi, tant que vous l’entraînez avec suffisamment de données provenant d’un large éventail de scénarios loin d’être idéaux, il peut s’adapter aux changements de l’environnement. Le potentiel est vraiment incroyable.

Avec de solides collaborateurs chez Duke et un centre de plusieurs millions de dollars déjà en construction, il se pourrait que la question soit simplement de savoir quand Richmond a rejoint la faculté plutôt que si. Quoi qu'il en soit, Richmond se dit enthousiasmé par les opportunités que cette décision lui créera dans une grande variété de sujets.

«Je suis resté en contact avec beaucoup de gens chez Duke depuis longtemps. Ils n'arrêtaient pas de me dire que je devrais penser à venir ici aussi, et une fois que j'ai regardé ce qui se passait, c'était très attrayant à bien des égards », a déclaré Richmond. « On m'a dit que les étudiants étaient très bons, donc je suis enthousiasmé par cela. Il y a aussi beaucoup de jeunes professeurs fantastiques et je m'intéresse également à de nombreux projets en cours à la faculté de médecine. Je pense que plus je resterai ici, plus je trouverai des opportunités de nouvelles collaborations.