Převratná AI platforma pro obranu: S méně než wattem energie přesně analyzuje rádiové signály v reálném čase

Australská technologická společnost BrainChip představila novou hardwarovou platformu Akida Communication Reference Platform, která dokáže klasifikovat rádiové frekvenční (RF) signály v reálném čase s minimální spotřebou energie, méně než jeden watt.

Australská technologická společnost BrainChip představila novou hardwarovou platformu Akida Communication Reference Platform, která dokáže klasifikovat rádiové frekvenční (RF) signály v reálném čase s minimální spotřebou energie, méně než jeden watt. Tato inovace je zaměřena především na obranné a zpravodajské aplikace, které vyžadují zpracování dat přímo na místě, takzvaně „na okraji sítě“ (edge computing).

Platforma je postavena na neuromorfním procesoru Akida AKD1500 od společnosti BrainChip a je určena pro obranné dodavatele, vládní agentury, dodavatele softwarově definovaných rádií a vývojáře AI pro okrajové systémy. Její klíčovou výhodou je schopnost provádět klasifikaci RF signálů přímo v zařízení, což eliminuje potřebu připojení ke cloudu nebo rozsáhlého výpočetního hardwaru. To je zásadní pro prostředí, kde jsou omezené možnosti napájení, tepelné limity a velikostní omezení, což znemožňuje nasazení konvenčních řešení založených na GPU nebo FPGA. Potenciální využití zahrnuje ruční systémy pro signálové zpravodajství, bezpilotní letouny, satelitní komunikační terminály a další přenosné obranné technologie.

Podle BrainChipu dokáže platforma identifikovat více než 20 typů modulace signálů v reálném čase s přesností přesahující 85 % při poměru signálu k šumu 30 decibelů. Tradiční systémy pro digitální zpracování signálů se obvykle spoléhají na pravidlové přístupy, které mají potíže s identifikací nových nebo záměrně upravených signálů. Neuromorfní AI přístup společnosti BrainChip umožňuje systému zachytit neznámé průběhy vln a využít je pro budoucí přeškolení modelu, což zajišťuje adaptaci na nové bezdrátové hrozby. Tato flexibilita řeší klíčové omezení stávajících systémů klasifikace RF, které často vyžadují značné výpočetní zdroje a je obtížné je aktualizovat pro měnící se operační podmínky.

Platforma je navržena tak, aby podporovala provoz na baterie v situacích, kde je vyžadován nepřetržitý provoz bez přístupu k externí infrastruktuře. Generální ředitel BrainChipu, Sean Hehir, zdůraznil, že Akida Communication Reference Platform dokazuje, že signálové zpravodajství v reálném čase lze zmenšit do přenosného řešení napájeného bateriemi, čímž se rozšiřují možnosti nasazení. Platforma je k dispozici pro hodnocení a integraci partnerů jako referenční designová sada a podporuje integraci se softwarově definovanými rádiovými front-endy, jako jsou USRP B205mini a EPIQ Sidekiq. Hostitelský systém, včetně zařízení jako Raspberry Pi 5, může být použit pro správu datového toku a vývoj aplikací. Tato nová nabídka rozšiřuje portfolio referenčních platforem pro AI na okraji sítě od společnosti BrainChip a ukazuje, jak lze neuromorfní výpočty aplikovat na úlohy zpracování RF, které tradičně vyžadují větší a energeticky náročnější hardware. S rostoucím zájmem obranných agentur a poskytovatelů komunikace o nástroje pro monitorování spektra poháněné AI, které jsou schopné fungovat v odlehlých a sporných prostředích, se nízkoenergetické procesory schopné provádět pokročilé inferenční úlohy na okraji sítě stávají stále důležitějšími pro rozhodování v reálném čase v odpojených prostředích.