Intelligence artificielle pour la 6G : le projet européen Hexa-X

Jeter les bases de la future technologie cellulaire 6G est l’objectif pour lequel est né le projet phare Hexa-X, auquel a également collaboré l’Université de Pise, qui a testé l’opportunité d’utiliser l’IA

Quel rôle jouera leintelligence artificielle pour la 6G? Il est bon de se poser la question dès aujourd’hui, alors que nous travaillons à la création de la sixième génération de technologie cellulaire sans fil qui succèdera à la 5G. Les réseaux 6G pourront utiliser des fréquences plus élevées que les réseaux 5G et fournir une capacité plus élevée et une latence beaucoup plus faible. À titre de comparaison : la 6G pourra atteindre un débit de données maximal de 1 000 gigabits/s avec une latence d’air inférieure à 100 microsecondes. En termes de vitesse du réseau, par rapport à la 5G, la vitesse de la 6G devrait être cent fois plus rapide, offrant une plus grande fiabilité et une couverture réseau plus large.

Tout cela se traduira par des possibilités technologiques qui ne sont aujourd’hui que théoriques : la 5G ouvre la voie à la numérisation et à la transformation de secteurs industriels clés comme le transport, la logistique, mais aussi au développement des villes intelligentes et des véhicules autonomes. La 6G viendra compléter ce scénario, ouvrant des opportunités incroyables. La technologie future devrait nous permettre d’entrer dans des mondes entièrement virtuels ou numériques. Et pas seulement : en 2030, l’intelligence humaine sera renforcée en étant étroitement couplée et parfaitement imbriquée avec le réseau et les technologies numériques. La perspective d’humains augmentés peut devenir réelle.

Avec les progrès de l’intelligence artificielle, les machines peuvent transformer les données en raisonnement et en décisions qui aideront les humains à mieux comprendre et agir dans le monde. Alors que les machines domestiques et industrielles d’aujourd’hui se transforment en essaims de robots et de drones polyvalents, de nouvelles interfaces mentales et tactiles homme-machine pour les contrôler de n’importe où devraient faire partie intégrante du futur réseau.

Tout cela ouvre des perspectives qui auront un impact sur le quotidien de milliards de personnes. Mais il devra également s’appuyer sur des exigences de sécurité et de résilience bien définies. À cet égard, l’IA pourra apporter une contribution majeure. Comme, comment? La réponse va aussi devaisseau amiral iniziativa Hexa-Xdont l’objectif est de définir les orientations du réseau 6G en Europe.

Emporter

Le projet phare Hexa-X

Hexa-X est le projet phare de l’Union européenne pour le développement du réseau 6G, qui a débuté en 2021 et s’est terminé (au moins la première partie) ces jours-ci. Il a été créé pour jeter les bases de la sixième génération du réseau de téléphonie mobile, développer les technologies habilitantes du réseau, en gardant à l’esprit certains concepts fondamentaux tels que la durabilité et la transparence. En outre, il a également prêté attention à l’efficacité énergétique, mais aussi à l’instauration de la confiance dans l’utilisation des nouvelles technologies.

Dirigé par Nokia et Ericsson, il a réuni 25 organisations, dont des entreprises et des instituts de recherche, de neuf pays dans un consortium. Parmi celles-ci figure l’activité de l’équipe de recherche du Département d’ingénierie de l’information de l’Université de Pise. En collaboration avec Intel et TIM, il a créé un banc d’essai qui émule un réseau au-delà de la 5G intégré par des systèmes d’intelligence artificielle innovants et fiables, combinant des techniques d’apprentissage fédéré et une IA explicable.

L’intelligence artificielle pour la 6G, reliant physique et numérique

L’avenir proche ouvrira de nouvelles opportunités, mais devra aussi faire face à des urgences de plus en plus exigeantes. La crise climatique, bien sûr, mais aussi d’éventuelles nouvelles pandémies, les inégalités sociales et la fracture numérique, les conflits géopolitiques.

L’avènement de technologies clés telles que l’intelligence artificielle pour la 6G, qui promet une vitesse maximale théorique de 1 Tbps, la virtualisation du réseau et les concepts de dégroupage peuvent ajouter des capacités et des dimensions de conception importantes aux réseaux sans fil. Une initiation précoce d’une évaluation de la technologie et du concept, même si certaines de ces technologies sont encore à un stade de développement TRL bas, est nécessaire pour comprendre les performances et l’impact potentiels sur l’architecture globale du système. Il est crucial d’appliquer ces nouvelles technologies pour exceller dans de nouveaux domaines d’utilisation et en faire des éléments indispensables de la société future. Comme l’écrivent les acteurs du consortium Hexa-X :

« Il est de la plus haute importance d’atténuer ces défis dévastateurs, tout en créant des opportunités de croissance et d’emplois axés sur l’innovation. Les réseaux sans fil, composants centraux d’une société numérisée, doivent refléter ces besoins et ces opportunités complexes et fournir de manière proactive des solutions numériques durables, pour aider à atteindre les objectifs de développement durable.

À la lumière de ces objectifs et défis, l’initiative phare 6G Hexa-X est née. Son objectif a été de rassembler les principales parties prenantes de l’industrie, y compris les fournisseurs de réseaux, les opérateurs, les marchés verticaux et les fournisseurs de technologie, ainsi que certains des instituts de recherche et universités européens les plus prestigieux du secteur, créant ainsi une masse critique utile pour travailler en synergie sur la recherche et activités de développement vers la 6G.

La vision d’Hexa-X “est de connecter les mondes humain, physique et numérique avec un tissu de catalyseurs 6G clés”. Pour ce faire, il est nécessaire de travailler à la mise en place des infrastructures nécessaires afin qu’elles puissent garantir des garanties adéquates. En ce sens, le rôle de l’intelligence artificielle pour la 6G devient essentiel.

Vers la 6G

Nous arrivons ainsi aux travaux coordonnés par l’équipe coordonnée par Giovanni Nardini, professeur d’ingénierie informatique à l’Université de Pise, qui a combiné le potentiel de l’intelligence artificielle avec la 6G. A l’occasion de la présentation des résultats du projet Hexa-X à la conférence européenne sur les réseaux et les communications (EuCNC 2023), le groupe a présenté le banc d’essai et utilisé le simulateur de réseau Simu5G, le premier simulateur de réseau Open-Source actif en temps réel, «pour montrer que l’intégration des techniques d’apprentissage fédéré de modèles d’IA explicables au sein des futurs réseaux mobiles est une approche prometteuse vers des services innovants fiables et de haute qualité aux utilisateurs, tout en préservant la vie privée des utilisateurs eux-mêmes », a expliqué Nardini.

Si la 4G a permis à chacun de communiquer et d’avoir accès à des services internet et multimédia surtout de manière quasi illimitée à tout moment et depuis n’importe où, la 5G ouvre des opportunités comme la réalité augmentée et virtuelle, ouvrant notamment la voie à la digitalisation des divers secteurs industriels et permettant le développement des villes intelligentes.

«Avec la 6G, l’objectif est de continuer dans cette voie mais de ne plus avoir la vision exclusivement tournée vers les objets, mais d’immerger l’être humain au sein des processus eux-mêmes, réalisant ainsi une intégration beaucoup plus étroite entre l’humain et le virtuel, le physique et le numérique. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle joue un rôle fondamental».

Les travaux de l’équipe de recherche de l’Université de Pise

L’utilisation combinée de l’apprentissage fédéré et de l’IA explicable et le résultat obtenu au « banc d’essai » s’inscrivent dans ce contexte.

«Le banc d’essai a démontré que l’intégration des techniques FL et XAI, incluses dans notre activité de recherche au sein du projet, est non seulement possible mais offre des avantages effectifs», explique le professeur DII lui-même.

Dans ce cas précis, l’activité de test s’est concentrée sur la représentation d’un cas réaliste de conduite à distance, dans lequel un véhicule envoie un flux vidéo en temps réel à un serveur distant.

«La qualité de la vidéo envoyée et reçue par ceux qui doivent conduire la voiture à distance doit être d’excellente qualité, sinon les risques d’insécurité sont très élevés».

Le cas d’utilisation a été ouvert à différents utilisateurs connectés au même réseau afin de partager plusieurs expériences, en formant un modèle de prédiction de la qualité de service. D’où l’utilisation et la confirmation de la validité de l’apprentissage fédéré : en rassemblant les expériences de formation des différents utilisateurs qui utilisent le service, il a été possible d’améliorer les performances de prévision. Le banc d’essai a montré que cette approche est faisable.

Mais comment FL et XAI se combinent-ils ?

« Si l’objectif était de rassembler les expériences de différents utilisateurs, le problème qui pouvait se poser était lié au fait que les données des utilisateurs, générées en temps réel, pouvaient être envoyées à un organisme centralisé qui les utiliserait pour créer un modèle de intelligence. Cette approche ne préserve pas la confidentialité des données des utilisateurs. L’approche fédérée, en revanche, permet aux individus de créer leur propre modèle d’IA localement, en le partageant. Par la suite, un agrégateur se charge de regrouper les informations».

L’apprentissage fédéré peut être utilisé avec n’importe quel type de modèle d’IA, mais son utilisation en conjonction avec un modèle d’IA explicable ajoute un aperçu de la sortie du modèle.

L’avenir du réseau au-delà de la 5G : le rôle de l’intelligence artificielle pour la 6G

Du point de vue de l’initiative phare Hexa-X, l’intelligence artificielle pour la 6G prend une valeur fondamentale : “grâce à l’IA, il est possible de contrôler et d’orchestrer les performances du réseau lui-même, qui sera de plus en plus autonome et capable de s’auto- s’organiser et s’optimiser. Dans le cas précis de notre approche d’utilisation de l’apprentissage fédéré combiné à l’IA explicable pour prédire la mobilité des utilisateurs et permettre une meilleure gestion du trafic routier et de l’ordre public. Partager des données sur la façon dont les utilisateurs se déplacent, en garantissant leur confidentialité, vous permettra de comprendre les tendances du trafic et de les gérer judicieusement. Mais ce n’est qu’une approche et nous n’en sommes qu’au début. «En ce qui concerne l’outil développé par notre équipe, l’espoir fondé est qu’il puisse servir d’outil pour développer de nouveaux services toujours plus innovants», conclut Nardini.

Reproduction réservée © (Article protégé par le droit d’auteur)