فرناندو در سال ۲۰۱۳ از شرکت PriceWaterhouseCoopers به Digital Global Systems (DGS) پیوست، جایی که چندین سمت رهبری را در ایالات متحده و آمریکای لاتین بر عهده داشت.
فرناندو در خط مقدم مدلهای سرمایهگذاری نوآورانه برای پروژههای سازمانی با فناوری پیشرفته؛ معاملات مشارکتی بدیع با استفاده از ساختارهای سبک CAPEX (هزینههای سرمایهای)؛ و چشمانداز استراتژیک ارزش تجاری با بهرهگیری از فناوریهای جدید و ساختارهای عملیاتی بوده است. فرناندو در نقشهای خود، با استفاده از سبدهای مالکیت معنوی منحصر به فرد و نوآوریهای نوظهور در دادهها، تحلیلها و هوش مصنوعی، ارزش قابل توجهی برای کسبوکار ایجاد کرده است.
DGS یک پلتفرم نرمافزاری نسل بعدی برای پیادهسازیهای بیسیم است که محیط فرکانس رادیویی (RF) را در ابعاد مختلف مشخص میکند.
با دید در لبه شبکه، اپراتورهای شبکه میتوانند محیطهای RF را رفع تداخل کنند، اشتراک طیف را بهینه سازند و به طور کامل به اهداف 5G خود دست یابند.
پلتفرم آگاهی RF شرکت DGS چگونه از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت طیف برای اپراتورهای ماهوارهای استفاده میکند؟
در DGS، ما پلتفرم آگاهی RF خود را با یک هدف توسعه دادهایم: آوردن هوشمندی و سازگاری به نحوه مدیریت طیف—به ویژه در حوزه ماهوارهای که به سرعت در حال تحول است. فناوری هوش مصنوعی ما به اپراتورهای ماهوارهای امکان میدهد تا دیدی جامع و در لحظه از استفاده طیف به دست آورند، تداخل را شناسایی و کاهش دهند و عملکرد شبکه را به صورت پویا بهینه کنند. در یک محیط فضایی که به طور فزایندهای شلوغ میشود—به ویژه با ظهور خدمات مستقیم به دستگاه (direct-to-device)—پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی ما تضمین میکند که طیف به طور کارآمد استفاده شود، تداخل به حداقل برسد و قابلیت اطمینان خدمات به حداکثر برسد.
چه تکنیکهای خاص هوش مصنوعی در آگاهی RF برای تجزیه و تحلیل و کاهش تداخل در محیطهای طیفی شلوغ استفاده میشود؟
ما از ترکیبی از یادگیری ماشین ثبت شده و تکنیکهای استنتاج خودمختار برای تجزیه و تحلیل محیط RF استفاده میکنیم. به طور خاص، ما از مدلهای تشخیص الگو و استنتاج خودمختار ماشین به ماشین برای شناسایی امضاهای تداخل، طبقهبندی انواع سیگنالها و ارائه توصیههایی برای تنظیم پویای پارامترهای شبکه مانند شکلدهی پرتو (beamforming)، تخصیص فرکانسها و سطوح توان استفاده میکنیم. این امر به اپراتورهای ماهوارهای اجازه میدهد تا در زمان واقعی به ازدحام و تداخل پاسخ دهند و عملکرد بهینه را حتی در محیطهای طیفی شلوغ تضمین کنند.
میتوانید توضیح دهید که چگونه تشخیص الگوی مبتنی بر هوش مصنوعی کیفیت سیگنال و قابلیت اطمینان شبکه را در ارتباطات ماهوارهای بهبود میبخشد؟
تشخیص الگو در قلب نحوه بهبود ارتباطات ماهوارهای ما قرار دارد. پلتفرم ما رویدادهای تداخل تکراری، الگوهای تخریب سیگنال و سایر ناهنجاریها را در بیش از ۵۰ مشخصه سیگنال شناسایی میکند. با یادگیری از این الگوها، سیستم هوش مصنوعی ما میتواند به طور پیشگیرانه شبکه را بهینه کند—پارامترها را قبل از بروز مشکلات عملکردی تنظیم میکند. این نه تنها کیفیت سیگنال را بهبود میبخشد بلکه قابلیت اطمینان و در دسترس بودن ارتباطات را نیز افزایش میدهد، که برای کاربردهای سازمانی، مصرفکننده و به ویژه نظامی حیاتی است.
هوش مصنوعی چگونه کارایی محاسبات روی برد (on-board computing) را برای کاهش نیازهای پردازشی برای لینکهای ماهوارهای مستقیم به دستگاه (D2D) بهینه میکند؟
تکنیکهای هوش مصنوعی ثبت شده ما بار محاسباتی مورد نیاز برای ایجاد و حفظ لینکهای D2D را ۲۵ تا ۴۰ درصد کاهش میدهند. ما این کار را با سادهسازی مجموعههای آموزشی مورد استفاده توسط مدلهای هوش مصنوعی خود و بهکارگیری روشهای استنتاج خودمختار که نیاز به پردازش خام روی ماهواره را به حداقل میرساند، انجام میدهیم. این منجر به مصرف برق کمتر، بار حرارتی کاهش یافته و طول عمر بیشتر ماهواره میشود—که راه حل ما را نه تنها هوشمندتر بلکه پایدارتر برای خدمات D2D مبتنی بر فضا میکند.
استنتاج خودمختار ماشین به ماشین چه نقشی در فناوری هوش مصنوعی DGS برای مدیریت طیف ایفا میکند؟
استنتاج خودمختار ماشین به ماشین یکی از ارکان اصلی فناوری ما است. با بیش از ۱۰۰ پتنت که این قابلیت را پوشش میدهد (از ۳۲۰ پتنت صادر شده ما)، ما پلتفرم خود را قادر ساختهایم تا بدون نظارت مداوم انسانی کار کند. این پلتفرم میتواند استفاده از طیف را تفسیر کند، ناهنجاریها را شناسایی کند، تداخل را پیشبینی کند و تصمیمات بلادرنگ برای بهینهسازی عملکرد بگیرد. این نوع خودمختاری هوشمند برای شبکههای ماهوارهای آینده ضروری است، که باید به سرعت سازگار شوند و تحت شرایط بسیار پویا به طور قابل اعتماد عمل کنند.
با افزایش ازدحام در مدار پایین زمین (LEO)، آگاهی RF چگونه ارتباطات ماهوارهای بدون وقفه و مقیاسپذیر را تضمین میکند؟
مدار پایین زمین (LEO) در حال تبدیل شدن به یک عرصه شلوغ است—با هزاران ماهواره و میلیونها کاربر. پلتفرم آگاهی RF ما به اپراتورهای ماهوارهای کمک میکند تا در این محیط رشد کنند، با ارائه نظارت مستمر RF، کاهش تداخل و بهینهسازی پویای طیف. با تنظیم دقیق پارامترهای سیگنال در زمان واقعی و ارائه آگاهی دقیق از شرایط طیف، ما اپراتورها را قادر میسازیم تا خدمات خود را بدون به خطر انداختن کیفیت یا قابلیت اطمینان، مقیاسبندی کنند. به طور خلاصه، ما به آنها کمک میکنیم تا ازدحام را مدیریت کنند—و آن را به فرصت تبدیل کنند.
تجزیه و تحلیل طیف مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه آگاهی موقعیتی و ارتباطات را برای کاربردهای نظامی بهبود میبخشد؟
در محیطهای دفاعی، قابلیت اطمینان ارتباطات میتواند مسئله مرگ و زندگی باشد. تجزیه و تحلیل طیف مبتنی بر هوش مصنوعی ما به اپراتورهای نظامی امکان میدهد تا آگاهی موقعیتی را حتی در محیطهای مورد مناقشه یا تخریب شده حفظ کنند. با تجزیه و تحلیل مداوم طیف الکترومغناطیسی و شناسایی تداخل—از جمله تلاشهای بالقوه برای پارازیت (jamming)—پلتفرم ما اطلاعات عملی را فراهم میکند که هم انعطافپذیری و هم مزیت تاکتیکی را افزایش میدهد. توانایی شناسایی، طبقهبندی و کاهش تهدیدات به صورت خودمختار و در زمان واقعی، یک تغییردهنده بازی برای عملیاتهای نظامی مدرن است.
با توجه به اینکه هوش مصنوعی به طور فزایندهای در عملیات ماهوارهای ادغام میشود، DGS چه پیشرفتهای آیندهای را در مدیریت شبکه ماهوارهای خودمختار پیشبینی میکند؟
ما آیندهای را میبینیم که در آن شبکههای ماهوارهای با حداقل دخالت انسانی کار میکنند. این نه تنها به معنای خودبهینهسازی عملکرد و کاهش تداخل به صورت خودمختار است، بلکه شامل ارائه خدمات به صورت خودمختار، تطبیق با تغییرات نظارتی و حتی هماهنگسازی انتقال (handoff) ماهواره به زمینی در زمان واقعی نیز میشود. فناوری ما پایههای این پیشرفتها را بنا مینهد—شبکههای ماهوارهای هوشمند، سازگار و امن را امکانپذیر میسازد که با تقاضا مقیاسپذیر بوده و در چندین حوزه به طور کارآمد عمل میکنند.
آگاهی RF مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه از ادغام ماهوارههای LEO با شبکههای 5G زمینی پشتیبانی میکند؟
ادغام یکپارچه بین ماهوارهها و شبکههای 5G زمینی برای گسترش پوشش و دستیابی به اتصال واقعی جهانی ضروری است. پلتفرم آگاهی RF ما تضمین میکند که سیستمهای ماهوارهای میتوانند با شبکههای زمینی همزیستی کنند، از طریق مدیریت پویای طیف، شناسایی و کاهش تداخل بین شبکهای، و بهینهسازی مشخصات سیگنال برای محیطهای ترکیبی. این امر به ویژه در مناطق شهری و پرتردد که استفاده از طیف متراکم و بسیار متغیر است، حیاتی میباشد.
مدیریت طیف RF مبتنی بر هوش مصنوعی به چه روشهایی میتواند به رفع کمبود طیف در بازار رو به رشد ارتباطات ماهوارهای کمک کند؟
طیف یک منبع محدود است و استفاده کارآمد از آن یکی از بزرگترین چالشهایی است که صنعت ما با آن روبرو است. پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی ما با فعال کردن اشتراک پویای طیف، بهینهسازی در زمان واقعی و کاهش هوشمند تداخل، به این چالش پاسخ میدهد. این قابلیتها به اپراتورها اجازه میدهد تا حداکثر ارزش را از طیف موجود استخراج کنند—از کاربران بیشتر، دستگاههای بیشتر و خدمات بیشتر بدون نیاز به پهنای باند اضافی پشتیبانی میکند. با ادامه رشد بازار، این نوع مدیریت هوشمند کلید باز کردن ظرفیت جدید و حفظ رشد بلندمدت خواهد بود.
از مصاحبه عالی شما سپاسگزاریم. خوانندگانی که مایل به کسب اطلاعات بیشتر هستند باید از Digital Global Systems بازدید کنند.