[據(jù)DARPA官網(wǎng)2017年8月11日?qǐng)?bào)道]為解決無(wú)線電頻譜擁擠日益嚴(yán)重的問(wèn)題，美國(guó)設(shè)立新項(xiàng)目檢驗(yàn)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何輔助理解擁擠頻譜上的所有信號(hào)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)的推動(dòng)下，當(dāng)前人工智能的發(fā)展浪潮風(fēng)靡一時(shí)。隨著在數(shù)字化書寫、口語(yǔ)詞句、圖像、視頻流以及其他數(shù)字化內(nèi)容方面的訓(xùn)練，機(jī)器學(xué)習(xí)已成為語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛汽車和其他以前僅能想象的能力的基礎(chǔ)。據(jù)DARPA微系統(tǒng)技術(shù)辦公室（MTO）項(xiàng)目經(jīng)理保羅·蒂爾曼說(shuō)，隨著千千萬(wàn)萬(wàn)手機(jī)、應(yīng)用程序、無(wú)人機(jī)、交通燈、安全系統(tǒng)、環(huán)境傳感器以及其他無(wú)線連接設(shè)備加入快速增長(zhǎng)的物聯(lián)網(wǎng)，目前需要將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用至無(wú)形的射頻（RF）信號(hào)。為應(yīng)對(duì)未來(lái)挑戰(zhàn)，8月11日，DAPRA宣布設(shè)立新項(xiàng)目“射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)”（RFMLS），并發(fā)布跨部門公告（BAA）。

蒂爾曼說(shuō)，“我想象中的射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠看見(jiàn)并理解射頻頻譜的組成——占據(jù)頻譜的信號(hào)種類、從背景信號(hào)中區(qū)分出‘重要’信號(hào)、分別出未遵守規(guī)則的信號(hào)。”他希望系統(tǒng)能夠從幾乎相同的、量產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中區(qū)分出射頻信號(hào)中細(xì)微卻不可避免的差別，以分辨意圖欺騙或攻擊物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信號(hào)。他說(shuō)，“我們希望能夠理解并信任物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)生什么，并建立一種射頻鑒別能力以從信號(hào)嘈雜聚集的頻譜中分辨出獨(dú)特和特殊的信號(hào)。”

類似的態(tài)勢(shì)感知能力涉及在給定空間下射頻信號(hào)組成不斷變化，這應(yīng)該支持所謂“頻譜共享”的無(wú)線通信管理模式，這是一種共同使用頻譜的模式，而不是由具備特定頻率許可的使用者獨(dú)自分配頻譜。蒂爾曼希望開(kāi)發(fā)一種技術(shù)，可理解頻譜優(yōu)化和廣泛頻譜共享的當(dāng)前狀態(tài)——能夠大幅增強(qiáng)電磁頻譜的無(wú)線通信容量——這些都是“射頻機(jī)器學(xué)習(xí)”項(xiàng)目和DARPA“頻譜協(xié)作挑戰(zhàn)賽”所涵蓋的內(nèi)容。

人工智能第一次和當(dāng)前正在進(jìn)行的浪潮包含專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)能夠嚴(yán)格地將人類專家和制定決策編碼形成可預(yù)測(cè)的、由規(guī)則驅(qū)動(dòng)的域，例如簡(jiǎn)單的游戲規(guī)則、退稅服務(wù)、工業(yè)過(guò)程控制。這些專家系統(tǒng)也可用于射頻環(huán)境，例如，工程師已經(jīng)能夠?qū)o(wú)線電的嚴(yán)格規(guī)則編成計(jì)算機(jī)編碼，在射頻信號(hào)受干擾時(shí)切換至未被使用的頻率，這種方法雖然有效，但這些專家系統(tǒng)對(duì)于頻譜實(shí)際發(fā)生什么理解甚少。在人工智能第二次浪潮和機(jī)器學(xué)習(xí)浪潮中，射頻應(yīng)用應(yīng)該能夠運(yùn)用得更靈活、更多功能：射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)將擁有充分、豐富的射頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，能夠在已知和未知的廣泛射頻波形范圍能分辨信號(hào)。

“機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)”項(xiàng)目包括四方面的關(guān)鍵技術(shù)，將集成至未來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中：

（1）特征學(xué)習(xí)：從射頻信號(hào)數(shù)據(jù)集中，射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要學(xué)習(xí)用以在各種各樣民用和軍用信號(hào)中辨認(rèn)和描述信號(hào)的特征。 

（2）注意力和特性：正如人可以快速將注意力鎖定至所需目標(biāo)一樣——例如在大型超市尋找冰激凌——在每時(shí)每刻大量的傳感輸入中，射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要算法，將其人工注意力轉(zhuǎn)移至所運(yùn)行射頻頻譜上潛在重要的信號(hào)。贏得“射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)”項(xiàng)目合同的研究人員需要設(shè)計(jì)一個(gè)在射頻域內(nèi)類似于我們所說(shuō)的“顯著性檢測(cè)”的等價(jià)物，它能夠使射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)辨認(rèn)、識(shí)別重要的視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)刺激。一個(gè)樣例，射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng) “特性檢測(cè)”能力必須注意“興趣信號(hào)”，例如在通常用于雷達(dá)信號(hào)的頻段中存在的通信信號(hào)則為“興趣信號(hào)”。

（3）射頻傳感器自主配置：人類的眼睛會(huì)自動(dòng)根據(jù)光線強(qiáng)弱的變化調(diào)整并移動(dòng)和聚焦，以保持視網(wǎng)膜最敏感的部位關(guān)注動(dòng)態(tài)視覺(jué)場(chǎng)景中最重要的部分。DARPA設(shè)想的射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)也具備這種類似的能力，能夠自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)對(duì)信號(hào)和信號(hào)特征的接受力，使系統(tǒng)最高效地完成任務(wù)。

（4）波形合成：一個(gè)完整的射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)還應(yīng)該具備數(shù)字合成幾乎任何可能波形的能力，就像人類可以發(fā)出任何新單詞的讀音或者增加語(yǔ)調(diào)、嚴(yán)肅處停頓、表達(dá)所說(shuō)內(nèi)容意義的細(xì)節(jié)等。這種為特定射頻設(shè)備定制的新波形的功能可以為其他復(fù)雜無(wú)線設(shè)備提供更好的識(shí)別友好系統(tǒng)的能力。

蒂爾曼說(shuō)，“如果順利，我們將研制出具備在日益擁擠的頻譜中識(shí)別和表征信號(hào)能力的射頻系統(tǒng)，這將給予依賴射頻系統(tǒng)的新興自動(dòng)化系統(tǒng)、軍事指揮官更多信息以理解無(wú)線電領(lǐng)域的情況。我希望我們‘射頻機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)’項(xiàng)目將會(huì)使人工智能研究向新的技術(shù)領(lǐng)域推進(jìn)。”（工業(yè)和信息化部電子第一研究所  李婕敏）