Fernando Murias, Digital Global Systems (DGS) priekšsēdētājs un izpilddirektors – ekskluzīva intervija

Intervija ar uzņēmuma vadītāju

Fernando pievienojās Digital Global Systems (DGS) 2013. gadā, pēc darba PriceWaterhouseCoopers, kur viņš ieņēma vairākas vadītāja pozīcijas gan ASV, gan Latīņamerikā.

Fernando ir bijis inovatīvu investīciju modeļu pionieris jaudīgu tehnoloģiju uzņēmējdarbībā, kā arī izstrādājis jaunus partnerības modeļus ar minimālām kapitālieguldījumām. Savos amatos viņš ir ievērojami palielinājis uzņēmumu vērtību, izmantojot unikālus intelektuālā īpašuma portfeļus un jaunākos datu, analītikas un mākslīgā intelekta risinājumus.

DGS ir nākamās paaudzes programmatūras platforma bezvadu tīkliem, kas raksturo radiofrekvenču vidi dažādās dimensijās.

Ar redzamību tīkla malā, operatori var efektīvi pārvaldīt RF vidi, optimizēt spektra izmantošanu un pilnībā īstenot savus 5G mērķus.

Kā DGS RF Awareness platforma izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu spektra pārvaldību satelītu operatoriem?

Mēs esam izstrādājuši RF Awareness platformu ar vienu mērķi – ieviest inteliģentu un adaptīvu spektra pārvaldību, īpaši strauji attīstīgajā satelītu jomā. Mūsu MI tehnoloģija ļauj satelītu operatoriem iegūt reāllaika pārskatu par spektra izmantošanu, atklāt un mazināt traucējumus, kā arī dinamiski optimizēt tīkla veiktspēju. Arvien pārslogotākā kosmosa vidē – īpaši ar tiešo saziņu ar ierīcēm pakalpojumu pieaugumu – mūsu MI platforma nodrošina efektīvu spektra izmantošanu, traucējumu minimizēšanu un maksimālu pakalpojumu uzticamību.

Kādas konkrētas MI metodes tiek izmantotas RF Awareness, lai analizētu un mazinātu traucējumus pārslogotās spektra vidēs?

Mēs izmantojam patentētas mašīnmācīšanās un autonomās secināšanas metodes, lai analizētu RF vidi. Konkrēti, mēs izmantojam modeļu atpazīšanu un autonomās mašīna-mašīnai mijiedarbības algoritmus, lai noteiktu traucējumu raksturlielumus, klasificētu signālu veidus un ieteiktu tīkla parametru pielāgošanu reāllaikā. Tas ļauj satelītu operatoriem reaģēt uz pārslodzi un traucējumus, nodrošinot optimālu veiktspēju pat visblīvākajos spektra apstākļos.

Kā MI piedāvātā modeļu atpazīšana uzlabo signāla kvalitāti un tīkla uzticamību satelītu sakaros?

Modeļu atpazīšana ir mūsu platformas pamatā. Mūsu sistēma identificē atkārtotus traucējumu notikumus, signāla kvalitātes pasliktināšanās modeļus un citas anomālijas vairāk nekā 50 signāla raksturlielumu kopā. Mācoties no šiem modeļiem, mūsu MI sistēma var proaktīvi optimizēt tīklu – pielāgojot parametrus pirms veiktspējas problēmu parādīšanās. Tas ne tikai uzlabo signāla kvalitāti, bet arī paaugstina sakaru uzticamību, kas ir īpaši svarīgi gan komerciāliem, gan militārajiem lietojumiem.

Kā MI optimizē borta datoru resursu izmantošanu, lai samazinātu apstrādes slodzi tiešo satelītu sakaru (D2D) nodrošināšanā?

Mūsu patentētās MI metodes samazina nepieciešamos skaitļošanas resursus par 25-40%. Mēs to panākam, optimizējot mācību datu kopas un izmantojot autonomās secināšanas metodes, kas samazina nepieciešamību pēc neapstrādātas datu apstrādes uz satelīta. Rezultātā tiek samazināts enerģijas patēriņš, siltuma slodze un pagarināts satelīta darbības laiks – padarot mūsu risinājumu ne tikai gudrāku, bet arī ilgtspējīgāku kosmiskajiem D2D pakalpojumiem.

Paldies par interviju! Lasītāji, kas vēlas uzzināt vairāk, var apmeklēt Digital Global Systems mājaslapu.

https://www.unite.ai/