Apprendimento automatico e wireless: il professore entrante alla Duke si concentra sulle tecnologie emergenti
Data di pubblicazione:Christ Richmond entrerà a far parte della facoltà del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica della Duke University a partire dal 1° gennaio 2022. Con decenni di esperienza nella progettazione e sperimentazione di nuove tecnologie e algoritmi per migliorare le applicazioni wireless come radar e comunicazioni, Richmond si unirà ai colleghi di lunga data della Duke nell'applicazione di tecniche emergenti come l'apprendimento automatico sul campo.
Dopo aver conseguito la laurea in ingegneria elettrica presso l'Università del Maryland a College Park e in matematica presso la Bowie State University, Richmond ha completato i programmi di master e dottorato presso il Massachusetts Institute of Technology. Per più di due decenni, Richmond ha lavorato come membro senior dello staff dell'Advanced Sensor Techniques Group presso il MIT Lincoln Laboratory prima di unirsi alla facoltà dell'Arizona State University nel 2017.
Attraverso tutto il suo lavoro, Richmond ha ampliato i confini di ciò che la tecnologia moderna può fare con le onde elettromagnetiche e acustiche. Sebbene la maggior parte delle persone abbia più familiarità con lo spettro delle onde elettromagnetiche che possiamo vedere (luce visibile), altre frequenze vengono utilizzate per un'ampia varietà di scopi come radio, radar, WiFi, Bluetooth, comunicazioni satellitari, telefoni cellulari, dispositivi 5G e altro ancora. . Se sembra uno spazio affollato in cui suonare, è perché lo è.
"Pensiamo allo spettro elettromagnetico come a un parcheggio e a ciascuna di queste bande di frequenza come a parcheggi", ha affermato Richmond. "Proprio come nel settore immobiliare, alcuni luoghi sono più attraenti di altri e tutti vogliono quelli migliori."
L'agenzia che decide chi ottiene quali spazi è la Federal Communications Commission, o FCC. Secondo Richmond, la FCC ha storicamente riservato i posti migliori ai militari e alle organizzazioni civili con scopi importanti, come l'osservazione atmosferica. Ma qualche decennio fa, gran parte di queste preziose frequenze furono vendute a società private con la promessa che i ricercatori sarebbero stati in grado di capire come fare di più con meno spazio elettromagnetico.
Avanti veloce fino ad oggi e Richmond è uno dei ricercatori che continua a costruire quei ponti. Insieme ai colleghi Robert Calderbank, il Distinguished Professor di Informatica Charles S. Sydnor e direttore dell'Information Initiative alla Duke, e Vahid Tarokh, professore di ingegneria elettrica e informatica della famiglia Rhodes, a Richmond, sta lavorando a una proposta che consentirebbe agli utenti dello spettro di condividere la stessa banda di frequenza, o forse addirittura di coesistere simultaneamente all'interno della stessa banda (o nel linguaggio delle auto e dei parcheggi, questi le auto condivideranno gli spazi di parcheggio, o forse addirittura parcheggieranno una sopra l'altra).
"Dobbiamo capire come far sì che tutti questi segnali danzino insieme in modo coordinato senza calpestarsi a vicenda", ha detto Richmond. “Ciò richiede che il radar comunichi con i segnali satellitari attraverso computer e algoritmi. Ma se riusciamo a farli lavorare insieme come estensione l’uno dell’altro, potremmo riuscire a farli funzionare meglio come squadra che come individui”.
L'altra linea di ricerca principale di Richmond, che è anche una collaborazione con Calderbank e Tarokh, prevede l'applicazione di tecniche di apprendimento automatico in evoluzione alle comunicazioni wireless. Il trio ha già la partenza in corsa. Nell'ottobre 2020, il team ha ottenuto una sovvenzione quinquennale di $5 milioni dall'Air Force per sviluppare protocolli di comunicazione e di rete basati sull'intelligenza artificiale veloci e sufficientemente affidabili da gestire i requisiti dell'Air Force.
Per aiutare a spiegare i loro sforzi in questo campo, Richmond dice di considerare che tutti gli algoritmi di comunicazione wireless di oggi sono basati su un modello di come dovrebbero comportarsi le onde. Finché il segnale è forte e il modello ipotizzato regge, la tecnologia può decifrare i dati in arrivo. Ma quando le onde in arrivo non appaiono più come previsto a causa di interferenze o degrado nel tempo e nello spazio, il modello si guasta e il segnale viene perso.
"Ci stiamo allontanando dallo sviluppo di algoritmi basati su un modello e li stiamo invece basando sull'intelligenza artificiale", ha affermato Richmond. “Questi tipi di approcci si basano sui dati piuttosto che su un modello. Quindi, finché lo addestri con dati sufficienti da un’ampia gamma di scenari tutt’altro che ideali, può adattarsi ai cambiamenti nell’ambiente. Il potenziale è davvero sorprendente”.
Con forti collaboratori alla Duke e un centro multimilionario già in cantiere, forse era solo una questione di quando Richmond si sarebbe unito alla facoltà piuttosto che se. In ogni caso, Richmond afferma di essere entusiasta delle opportunità che il trasferimento gli creerà in un'ampia varietà di argomenti.
“Sono rimasto in contatto con molte persone alla Duke per molto tempo. Continuavano a dirmi che avrei dovuto pensare di venire anch'io qui, e una volta che ho visto cosa stava succedendo, è stato molto attraente in molti sensi", ha detto Richmond. “Mi è stato detto che gli studenti sono molto bravi, quindi ne sono entusiasta. Ci sono anche molti docenti giovani e fantastici e sono interessato anche a un sacco di progetti in corso alla facoltà di medicina. Penso che più a lungo rimarrò qui, più troverò opportunità per nuove collaborazioni”.