This post is also available in:
English (אנגלית)
ככל שרשתות סלולריות מתקדמות לעבר דור שישי, הציפיות חורגות הרבה מעבר למהירויות נתונים גבוהות יותר. רשתות עתידיות נדרשות לספק גם אינטליגנציה — להריץ מודלים של בינה מלאכותית קרוב למשתמשים, גם באזורים מרוחקים או דלי־תשתית. חזון זה נתקל במכשול מעשי: רשתות קרקעיות לבדן מתקשות לספק שירותי בינה מלאכותית בעלי שיהוי נמוך וקיבולת גבוהה בקנה מידה גלובלי אמיתי, במיוחד כאשר עומסי העבודה הופכים כבדים יותר ורגישים יותר לזמן.
מסגרת מחקרית חדשה מציעה להרחיב את מחשוב הקצה אל החלל. חוקרים מאוניברסיטת הונג קונג ומאוניברסיטת שידיאן מציעים להשתמש בלוויינים לא רק כממסרי תקשורת, אלא גם כצמתי חישוב פעילים בתוך רשתות משולבות חלל–קרקע. הקונספט, המתואר כ"בינה מלאכותית זורמת חלל–קרקע", מתייחס למודלים ולנתונים של בינה מלאכותית כאל רכיבים ניידים היכולים לנוע באופן רציף בין לוויינים למערכות קרקעיות — ולא כאל ישויות קבועות במיקום אחד.
הגישה נועדה להתמודד עם שתי מגבלות ותיקות של בינה מלאכותית מבוססת לוויינים: תנועת הלוויינים המהירה והקישורים המוגבלים בין החלל לקרקע. במקום להילחם במגבלות הללו, המסגרת משלבת אותן בניהול משימות הבינה המלאכותית. כך למשל, תנועת הלוויינים משמשת כחלק מתהליך הלמידה עצמו, ולא כהפרעה שיש להתגבר עליה.
על פי דיווח של Interesting Engineering, המערכת המוצעת נשענת על שלושה מנגנונים מרכזיים. למידה זורמת מאיצה את אימון המודלים באמצעות הפצת עדכוני מודל כאשר לוויינים חולפים מעל אזורים שונים, מבלי להזדקק לתשתית צפופה או לקישוריות רציפה בין לוויינים. הסקה זורמת מחלקת רשתות עצביות למקטעים קטנים יותר, שניתן להריץ על פני לוויינים וצמתי קרקע, כך שהמשימות מסתגלות בזמן אמת לזמינות כוח החישוב ולאיכות הקישור. הורדת מודלים זורמת מצמצמת את דרישות רוחב הפס באמצעות שמירה במטמון של פרמטרים נבחרים בלבד על גבי הלוויינים, והפצתם היעילה באמצעות שידור רב־יעדי והעברה דינמית.
בתחומי הביטחון וביטחון הפנים למודל זה יש משמעויות ברורות; תקשורת מאובטחת, סיור מתמשך ותמיכה בקבלת החלטות בזמן אמת נשענים יותר ויותר על בינה מלאכותית בקצה הרשת. ארכיטקטורות בינה מלאכותית חלל–קרקע יכולות לתמוך בפעילות באזורים שבהם רשתות קרקעיות אינן אמינות, נפגעות או אינן זמינות כלל, תוך צמצום התלות במרכזי נתונים ריכוזיים. הפיכת לוויינים לנכסי חישוב מבוזרים תואמת גם את הצורך בתשתית עמידה וזמינה בקנה מידה עולמי.
החוקרים מציינים כי פריסת בינה מלאכותית במסלול מעלה אתגרים חדשים, ובהם חשיפה לקרינה, מגבלות אנרגיה וקישוריות מקוטעת. ההתמודדות עם אתגרים אלה מחייבת חומרה עמידה לקרינה, חישוב מודע־כשלים ותזמון משימות חסכוני באנרגיה.
בהסתכלות קדימה לעבר רשתות עידן הדור השישי, המחקר מציע שניתן לנצל מסלולי לוויינים צפויים ודפוסי כיסוי חוזרים כדי לספק שירותי בינה מלאכותית רציפים ברחבי העולם. באמצעות שילוב הדוק של תקשורת וחישוב בין החלל לקרקע, בינה מלאכותית זורמת מציעה נתיב לאינטליגנציה גלובלית בקצה הרשת — כזו שאינה נעצרת בגבולות האטמוספירה.
המחקר פורסם כאן.
