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IA e 5G, un legame a doppio filo

IA e 5G, un legame a doppio filo

04 agosto 2020, 14:08

Redazione ANSA

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IA e 5G, un legame a doppio filo - RIPRODUZIONE RISERVATA

IA e 5G, un legame a doppio filo - RIPRODUZIONE RISERVATA
IA e 5G, un legame a doppio filo - RIPRODUZIONE RISERVATA

di Alessio Jacona*

«In questo laboratorio lavoriamo oggi a soluzioni, strumenti e materiali che saranno pronti fra dieci anni, in tempo per il debutto 6G». Renato Lombardi, direttore dell’Italy Research Center di Huawei a Segrate (Mi), uno dei più importanti laboratori al mondo che il colosso cinese dedica alle ricerche su tecnologie wireless delle alte frequenze per applicazioni 5g, è un uomo costantemente proiettato nel futuro.

Oggi il mondo vive con attesa il debutto delle reti di quinta generazione, mentre Lombardi vede finalmente concretizzarsi il frutto di studi, test e ricerche iniziati due lustri fa. Seduto nella sala conferenze, il direttore parla in fretta come chi deve ottimizzare al massimo il tempo a disposizione, mentre ci racconta che il 5g è una delle tecnologie basilari per il futuro, perché ne abilita e potenzia molte altre collegandole tra loro con connessioni caratterizzate da bassissima latenza, alta velocità e banda ultralarga.

Tutto ciò è vero anche per l’intelligenza artificiale, che nel caso del 5G rivela un legame a doppio filo: da un lato, la pervasività di una rete super efficiente ne consentirà un uso sempre più ampio e articolato, per esempio per far funzionare un numero crescente di dispositivi connessi tra loro, che interagiscono per eseguire compiti sempre più complessi, dal gestire la linea di produzione in una fabbrica al pilotare un’auto a guida autonoma.

Dall’altro, l’IA gioca e giocherà un ruolo sempre più importante nell’ottimizzare il funzionamento delle reti di nuova generazione. «Con il machine learning possiamo risolvere problemi che prima affrontavamo solo utilizzando complessi modelli matematici» conferma infatti Lombardi.

La questione è che i sistemi di trasmissione, per coprire con il segnale il territorio in maniera efficace, devono superare una lunga serie di ostacoli: dalle semplici interferenze che si creano tra antenne, al loro posizionamento sul territorio (condizionato da molte variabili), dagli ostacoli presenti sul raggio di azione (palazzi, alberi, statue), alla sostanziale imprevedibilità dei movimenti di ogni utente.

Se a questo aggiungiamo che le antenne 5G funzionano con il “beamforming”, cioè non si limitano a irradiare una zona come avveniva per il 4G, ma invece orientano e concentrano il segnale in modo che esso raggiunga e segua il singolo utente (per massimizzare la qualità e ridurre al minimo l'intensità), allora appare chiaro quanto sia difficile impostare a priori i sistemi di trasmissione e le loro migliaia di parametri.

Paradossalmente, le soluzioni in via di sviluppo all’Italy Research Center (così come alcune già in uso) prevedono l’uso di meno intelligenza e più “forza bruta”, perché sostituiscono complessi modelli matematici che cercano di prevedere a priori ogni possibile situazione con il machine learning e le reti neurali, che invece gestiscono i sistemi di trasmissione adattando in tempo reale i parametri alle mutevoli necessità.

«Il machine learning e il deep learning sono tecnologie che diventano trasversali influenzando ogni ambito - spiega Lombardi - quando si parla di sistemi radio, la loro applicazione non riguarda tanto il miglioramento delle prestazioni, quanto la semplificazione del funzionamento, perché consentono ad esempio di usare sistemi hardware meno complessi e costosi, così come di consumare meno energia».

Per contribuire a costruire il futuro delle telecomunicazioni da qui a dieci anni ( e oltre) servono talenti e competenze. Per trovarne in quantità, il centro di ricerca Huawei - la cui direzione italiana e non cinese è un caso più unico che raro per l’azienda - ha sviluppato un ampio numero di collaborazioni con le nostre università, nelle quali investe per creare Joint Lab e programmi di ricerca a 5 anni. Siena, Pavia, Politecnico di Milano e Politecnico di Torino, Università di Ferrara e Università di Napoli sono solo alcune della realtà coinvolte nelle collaborazioni.

Alcuni dei giovani ricercatori coinvolti nel programma hanno l’opportunità di lavorare in Huawei, ad esempio proprio nel laboratorio diretto da Lombardi: «La cosa più divertente è vedere che i nuovi assunti, che appartengono alla generazione dei cosiddetti millennials, hanno un approccio alla risoluzione dei problemi che già oggi è profondamente intriso di machine learning», racconta ancora Renato Lombardi. «Per loro ormai è una tecnologia irrinunciabile - conclude - tanto che sembrano più interessati a capire come si addestri un sistema che non a comprendere come esso risolva i problemi che gli vengono sottoposti».


*Giornalista, esperto di innovazione e curatore dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale ANSA.it

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