Радиоволны эфира научили «думать» и распознавать изображения

Несколько последних лет инженерные группы работают над интересной проблемой — превращением взаимных радиопомех беспроводной связи в вычислительные алгоритмы. Аналоговый по своей сути радиосигнал открыт для ряда вычислительных операций — сложения и других. С помехами не нужно бороться — их просто нужно пустить в нужное русло, и тогда вычисления будут происходить прямо в воздухе во время сеансов связи.

Не секрет, что в традиционных беспроводных сетях основная проблема заключается в растущей перегрузке спектра и увеличении задержек при одновременной передаче больших объёмов данных от множества устройств. Это особенно заметно в сфере интернета вещей, автономных автомобилей или умных городов, где сенсоры, камеры и другие устройства генерируют огромный трафик, подходящий для задач объединения данных или обучения моделей ИИ. Сегодня этот ресурс теряется, что пора менять.

Классический подход разделяет коммуникацию и вычисления, что приводит к неэффективному использованию ресурсов и высокому энергопотреблению. Сначала данные передаются со всеми возможными решениями для снижения шумов и коррекции ошибок, а затем обрабатываются, также с коррекцией ошибок, тогда как в воздухе во время передачи, за счёт законов физики в области распространения и взаимодействия электромагнитных волн, можно выполнять целый спектр вычислительных операций. Эта технология получила название over-the-air computation (AirComp или OAC) — вычисления «в воздухе».

Вместо подавления помех устройства одновременно передают модулированные сигналы, и их наложение в воздухе выполняет математические операции — суммирование, усреднение, построение гистограмм или даже матричные вычисления. Это радикально отличается от обычных цифровых беспроводных сетей, где интерференция считается врагом и устраняется с помощью алгоритмов коррекции ошибок. Например, одинаковые данные от разных сенсоров складываются в общий сигнал, а приёмник считывает только сумму сигналов. Таким образом, сеть простым образом масштабируется с ростом количества устройств, не требуя передачи каждого пакета данных по отдельности.

Технология уже протестирована в лабораторных условиях. Например, в Университете Южной Каролины на тестовом стенде из пяти передатчиков и базовой станции обучали нейронную сеть распознавать изображения «в воздухе» без передачи сырых данных, достигнув точности 95 %. Аналогичные демонстрации проводились на заседании IEEE 802.11 в марте 2025 года для интеграции в Wi-Fi. Преимущества очевидны: снижение задержек, экономия энергии, повышение эффективности спектра и сохранение приватности, поскольку сырые данные недоступны для перехвата.

Однако внедрение AirComp не так просто. Во-первых, требуется совершенно иной уровень синхронизации фаз и времени, что пока плохо работает, особенно в условиях мобильности, когда фазы сигналов «плывут». Во-вторых, требуются новые протоколы работы беспроводных сетей, совместимые с обычной беспроводной связью, а также соответствующее аппаратное обеспечение. В то же время технологии связи и вычислений развились настолько, что инженеры уверены в скором — в течение пяти лет — появлении «воздушных» распределённых вычислений. В любом случае нам просто некуда будет деться — эфир не резиновый, и лучше распорядиться им с большей пользой.

Сообщение Радиоволны эфира научили «думать» и распознавать изображения появились сначала на Время электроники.