فرناندو پیوست سیستم های جهانی دیجیتال (DGS) در سال 2013 از PricewaterhouseCoopers که در آن چندین مقام رهبری را در ایالات متحده و آمریکای لاتین برگزار کرد.
فرناندو در صدر مدل های سرمایه گذاری نوآورانه برای پیگیری های شرکت های پیشرفته فناوری قرار داشته است. معاملات جدید مشارکت با استفاده از ساختارهای سبک Capex ؛ و چشم انداز استراتژیک در مورد ارزش کسب و کار با استفاده از فن آوری های جدید و سازه های عملیاتی. در نقش های خود ، فرناندو با استفاده از پرتفوی های منحصر به فرد مالکیت معنوی و نوآوری های نوظهور در داده ها ، تجزیه و تحلیل ها و هوش مصنوعی ، ارزش تجاری قابل توجهی را ایجاد کرده است.
DGS یک بستر نرم افزاری نسل بعدی برای استقرار بی سیم است که محیط فرکانس رادیویی را در ابعاد مختلف مشخص می کند.
با دید در حاشیه شبکه ، اپراتورهای شبکه می توانند محیط های RF را از بین ببرند ، اشتراک طیف را بهینه کنند و جاه طلبی های 5G خود را کاملاً تحقق بخشند.
چگونه پلت فرم آگاهی RF DGS از هوش مصنوعی برای تقویت مدیریت طیف برای اپراتورهای ماهواره ای استفاده می کند؟
در DGS ، ما پلت فرم آگاهی RF خود را با یک هدف در ذهن توسعه داده ایم: هوش و سازگاری را با نحوه مدیریت طیف – به ویژه در حوزه ماهواره ای که به سرعت در حال تحول است – به دست آوریم. فناوری هوش مصنوعی ما اپراتورهای ماهواره ای را قادر می سازد تا در زمان واقعی و جامع در مورد استفاده از طیف ، تشخیص و کاهش تداخل و به صورت پویا عملکرد شبکه را به دست آورند. در یک محیط فضایی که به طور فزاینده ای تراکم می شود-به ویژه با افزایش خدمات مستقیم به دستگاه-پلت فرم هوش مصنوعی ما تضمین می کند که از طیف به طور کارآمد استفاده می شود ، تداخل به حداقل می رسد و قابلیت اطمینان خدمات به حداکثر می رسد.
از چه تکنیک های خاص هوش مصنوعی در آگاهی RF برای تجزیه و تحلیل و کاهش تداخل در محیط های طیف احتقان استفاده می شود؟
ما از ترکیبی از یادگیری ماشین ثبت شده و تکنیک های استنتاج خودمختار برای تجزیه و تحلیل محیط RF استفاده می کنیم. به طور خاص ، ما از تشخیص الگوی و مدل های استنتاج دستگاه به دستگاه خودمختار برای تشخیص امضاهای تداخل ، طبقه بندی انواع سیگنال و ارائه توصیه هایی برای تنظیم پویا پارامترهای شبکه مانند پرتو ، تخصیص فرکانس و سطح قدرت استفاده می کنیم. این امر به اپراتورهای ماهواره ای اجازه می دهد تا در زمان واقعی به احتقان و تداخل پاسخ دهند و عملکرد بهینه را حتی در محیط های طیف شلوغ تضمین کنند.
آیا می توانید توضیح دهید که چگونه تشخیص الگوی AI محور کیفیت سیگنال و قابلیت اطمینان شبکه را در ارتباطات ماهواره ای بهبود می بخشد؟
شناخت الگوی در قلب چگونگی تقویت ارتباطات ماهواره ای نهفته است. پلت فرم ما وقایع تداخل مکرر ، الگوهای تخریب سیگنال و سایر ناهنجاری ها را در بیش از 50 ویژگی سیگنال مشخص می کند. با یادگیری از این الگوهای ، سیستم هوش مصنوعی ما می تواند شبکه را بهینه سازی کند – پارامترهای تنظیم قبل از بروز مشکلات عملکرد. این نه تنها کیفیت سیگنال را بهبود می بخشد بلکه قابلیت اطمینان و در دسترس بودن ارتباطات را نیز افزایش می دهد ، که برای شرکت ها ، مصرف کننده ها و به ویژه برنامه های نظامی بسیار مهم است.
چگونه AI راندمان محاسبات روی صفحه را برای کاهش نیازهای پردازش برای پیوندهای ماهواره ای مستقیم به دستگاه (D2D) بهینه می کند؟
تکنیک های AI ثبت شده ما بار محاسباتی مورد نیاز برای ایجاد و حفظ پیوندهای D2D را 25 ٪ به 40 ٪ کاهش می دهد. ما این کار را با ساده کردن مجموعه های آموزشی مورد استفاده در مدل های هوش مصنوعی ما و استفاده از روش های استنتاج خودمختار انجام می دهیم که نیاز به پردازش خام را روی ماهواره به حداقل می رساند. این منجر به مصرف انرژی پایین تر ، کاهش بار حرارتی و طول عمر ماهواره ای طولانی تر می شود-ایجاد راه حل ما نه تنها باهوش تر بلکه برای خدمات D2D مبتنی بر فضا پایدارتر است.
استنباط دستگاه خودمختار به ماشین در فناوری AI DGS برای مدیریت طیف چه نقشی دارد؟
استنباط دستگاه خودمختار به ماشین ، سنگ بنای فناوری ما است. با بیش از 100 حق ثبت اختراع این قابلیت (از 320 اختراع ثبت شده صادر شده ما) ، ما به سکوی خود این امکان را داده ایم که بدون نظارت مداوم انسانی کار کند. این می تواند میزان استفاده از طیف را تفسیر کند ، ناهنجاری ها را تشخیص دهد ، تداخل را پیش بینی کند و تصمیمات در زمان واقعی را برای بهینه سازی عملکرد اتخاذ کند. این نوع استقلال هوشمند برای شبکه های ماهواره ای آینده ضروری است ، که باید به سرعت سازگار شوند و در شرایط بسیار پویا قابل اعتماد باشند.
با افزایش احتقان در مدار زمین پایین (LEO) ، آگاهی RF چگونه ارتباطات ماهواره ای بدون وقفه و مقیاس پذیر را تضمین می کند؟
لئو با هزاران ماهواره و میلیون ها کاربر در حال تبدیل شدن به یک عرصه شلوغ است. پلت فرم آگاهی RF ما به اپراتورهای ماهواره ای کمک می کند تا با ارائه نظارت مداوم RF ، کاهش تداخل و بهینه سازی طیف پویا ، در این محیط رشد کنند. با تنظیم دقیق پارامترهای سیگنال در زمان واقعی و ارائه آگاهی گرانول از شرایط طیف ، ما به اپراتورها این امکان را می دهیم که خدمات خود را بدون به خطر انداختن کیفیت یا قابلیت اطمینان ، مقیاس کنند. به طور خلاصه ، ما به آنها کمک می کنیم تا در ازدحام حرکت کنند و آن را به فرصت تبدیل کنند.
چگونه تجزیه و تحلیل طیف AI محور آگاهی موقعیتی و ارتباطات را برای برنامه های نظامی بهبود می بخشد؟
در محیط های دفاعی ، قابلیت اطمینان ارتباطات می تواند موضوع زندگی یا مرگ باشد. تجزیه و تحلیل طیف هوش مصنوعی ما به اپراتورهای نظامی امکان می دهد آگاهی موقعیتی را حتی در محیط های مورد بحث یا تخریب شده حفظ کنند. با تجزیه و تحلیل مداوم طیف الکترومغناطیسی و تشخیص تداخل – از جمله تلاشهای احتمالی جنجالی – پلت فرم ما هوش عملی را فراهم می کند که هم مقاومت و هم تاکتیکی را تقویت می کند. توانایی شناسایی ، طبقه بندی و کاهش تهدیدها در زمان واقعی ، تغییر دهنده بازی برای عملیات نظامی مدرن است.
با توجه به اینکه هوش مصنوعی برای عملیات ماهواره ای یکپارچه تر می شود ، DGS در مدیریت شبکه ماهواره ای خودمختار چه پیشرفت های آینده را پیش بینی می کند؟
ما آینده ای را می بینیم که شبکه های ماهواره ای با حداقل مداخله انسانی کار می کنند. این بدان معناست که نه تنها عملکرد خود بهینه سازی و کاهش تداخل به صورت خودمختار ، بلکه ارائه خدمات مستقل ، تنظیم با تغییرات نظارتی و حتی دستگیره های ماهواره ای به زمین در زمان واقعی. فناوری ما پایه و اساس این پیشرفت ها را ایجاد می کند – فعال کردن شبکه های ماهواره ای هوشمند ، تطبیقی و ایمن که با تقاضا مقیاس می شوند و در حوزه های مختلف کارآمد هستند.
چگونه آگاهی RF با هوش مصنوعی از ادغام ماهواره های لئو با شبکه های 5G زمینی پشتیبانی می کند؟
ادغام یکپارچه بین ماهواره ها و 5G زمینی برای گسترش پوشش و دستیابی به اتصال جهانی واقعی ضروری است. پلت فرم آگاهی RF ما تضمین می کند که سیستم های ماهواره ای می توانند با مدیریت طیف پویا ، شناسایی و کاهش تداخل متقابل شبکه و بهینه سازی ویژگی های سیگنال برای محیط های ترکیبی ، با شبکه های زمینی همزیستی شوند. این امر به ویژه در مناطق شهری و پر ترافیک که در آن استفاده از طیف متراکم و بسیار متغیر است بسیار مهم است.
از چه روشهایی می توان مدیریت طیف RF محور AI را به کمبود طیف در بازار ارتباطی ماهواره ای گسترش داد؟
طیف یک منبع محدود است و استفاده کارآمد آن یکی از بزرگترین چالش های پیش روی صنعت ما است. پلت فرم AI محور ما با فعال کردن اشتراک طیف پویا ، بهینه سازی در زمان واقعی و کاهش تداخل هوشمند ، این موضوع را می پردازد. این قابلیت ها به اپراتورها امکان می دهد حداکثر مقدار را از طیف موجود استخراج کنند – پشتیبانی از کاربران بیشتر ، دستگاه های بیشتر و خدمات بیشتر بدون نیاز به پهنای باند اضافی. با رشد بازار ، این نوع مدیریت هوشمند کلید باز کردن ظرفیت جدید و حفظ رشد بلند مدت خواهد بود.
با تشکر از شما برای مصاحبه عالی ، خوانندگانی که مایل به کسب اطلاعات بیشتر هستند باید بازدید کنند سیستم های جهانی دیجیتالبشر
