Instrumentation : Anritsu et DeepSig collaborent pour utiliser l’IA dans l’analyse de signaux RFLes technologies d’intelligence artificielle qui s’insinuent dans de très nombreux domaines (médecine, robotique, systèmes industriels…) commencent aussi à coloniser le monde de l’instrumentation. En témoigne l’accord signé entre le fournisseur d’instruments de mesure Anritsu et la firme américaine DeepSig (fondée en 2016 et basée en Virginie), spécialiste des systèmes d’apprentissage automatique dans le domaine du traitement de données de communication radio. DeepSig développe des composants et des produits logiciels d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) qui améliorent les systèmes de communication sans fil, notamment l'utilisation du spectre et l'expérience utilisateur. Selon Anritsu, le spectre radioélectrique doit être géré, partagé et utilisé de manière optimale dans les réseaux sans fil. Or, les nouvelles fréquences radio nécessaires pour permettre les cas d'usage de la 6G, par exemple, deviennent de plus en plus rares et le développement de nouvelles techniques de partage de spectre fait l'objet d'une attention accrue. Dans ce cadre, à l’heure actuelle, les techniques traditionnelles de détection RF sont confrontées à des limites dans les environnements sans fil en évolution dynamique, et une surveillance et une caractérisation des signaux plus avancées sont désormais nécessaires. C’est pourquoi Anritsu s’est associé à DeepSig pour fournir une solution innovante qui associe les capacités de l'analyseur de spectre MS2090A Field Master Pro de la société avec le logiciel de détection et de classification des signaux sans fil de DeepSig, fondé sur des algorithmes d'apprentissage profond. Cette approche qui s’appuie sur une analyse des données du spectre autorise Anritsu à intégrer rapidement de nouveaux modèles de signaux radio dans ses instruments, à l’aide des outils d’apprentissage de DeepSig. Les signaux RF provenant de diverses nouvelles sources telles que les drones et les appareils de l’IoT (Internet of Things) peuvent être ainsi appris rapidement et avec précision en quelques jours, plutôt qu'en quelques mois, pour répondre aux exigences changeantes des utilisateurs. Ces technologies avancées constituent également désormais le socle des technologies de détection RF native par l’IA pour la 6G, en vue d'optimiser l'utilisation du spectre et de s'adapter en temps réel aux conditions RF changeantes. Cette approche innovante sera rendue publique lors du prochain salon Mobile World Congress qui se déroulera à Barcelone du 26 au 29 février prochains. |