Фернандо приєднався до Digital Global Systems (DGS) у 2013 році від PricewaterhouseCoopers, де він обіймав кілька керівних посад як у США, так і в Латинській Америці.
Фернандо стояв на передньому плані інноваційних інвестиційних моделей для провідних підприємницьких підприємств; Нові угоди про партнерство з використанням структур Capex-Light; та стратегічне бачення цінності бізнесу, що використовує нові технології та робочі конструкції. У своїх ролях Фернандо створює значну цінність бізнесу підприємства, використовуючи унікальні портфелі інтелектуальної власності та нові інновації в даних, аналітиці та штучному інтелекті.
DGS-це програмне забезпечення для бездротового розгортання наступного покоління, яка характеризує радіочастотне середовище в декількох розмірах.
З видимістю на межі мережі, мережеві оператори можуть деконфліктувати RF-середовища, оптимізувати обмін спектром та повністю реалізувати свої 5G-амбіції.
Як платформа поінформованості ГДС використовує AI для покращення управління спектром для супутникових операторів?
У DGS ми розробили нашу платформу поінформованості RF з однією метою: залучити інтелект та пристосованість до того, як керується спектр, особливо у швидко розвиваючому супутниковому домені. Наша технологія AI дозволяє супутниковим операторам отримувати всебічний погляд на використання спектру в режимі реального часу, виявляти та пом'якшити перешкоди та динамічно оптимізувати продуктивність мережі. У космічному середовищі, яке стає все більш перевантаженим-особливо з піднесенням послуг прямого пристрою-наша платформа, що працює на AI, гарантує, що спектр ефективно використовується, втручання мінімізується, а надійність обслуговування максимізується.
Які конкретні методи AI використовуються в обізнаності про РФ для аналізу та пом'якшення перешкод у перевантажених середовищах спектру?
Ми використовуємо комбінацію запатентованих машинних навчання та автономних методів висновку для аналізу середовища РФ. Зокрема, ми використовуємо розпізнавання шаблонів та автономні моделі виводу машини до машини для виявлення інтерференційних підписів, класифікації типів сигналів та дає рекомендації для динамічного регулювання параметрів мережі, таких як формування променя, частота та рівень потужності. Це дозволяє супутниковим операторам реагувати в режимі реального часу на перевантаженість та перешкоди, забезпечуючи оптимальну продуктивність навіть у переповнених умовах спектру.
Чи можете ви пояснити, як розпізнавання шаблонів, керованих AI, покращує якість сигналу та надійність мережі в супутникових комунікаціях?
Розпізнавання візерунків лежить в основі того, як ми покращуємо супутникові комунікації. Наша платформа ідентифікує повторювані інтерференційні події, схеми деградації сигналів та інші аномалії на більш ніж 50 характеристиках сигналу. Навчившись за цими моделями, наша система AI може активно оптимізувати мережу – скористатися параметрами до виникнення проблем з продуктивністю. Це не тільки покращує якість сигналу, але й підвищує надійність та доступність комунікацій, що є критично важливим для підприємств, споживачів та особливо військових застосувань.
Як AI оптимізує ефективність обчислювальних обчислень для зменшення вимог до обробки для супутникових посилань прямого пристрою (D2D)?
Наші запатентовані методи AI зменшують обчислювальне навантаження, необхідне для встановлення та підтримки посилань D2D на 25% до 40%. Ми досягаємо цього шляхом впорядкування навчальних наборів, які використовуються нашими моделями AI, та застосовуючи методи автономного висновку, що мінімізують потребу в обробці сирої обробки на борту супутника. Це призводить до зниження споживання електроенергії, зменшення теплового навантаження та більш тривалого життя супутника-створюючи наше рішення не лише розумнішим, але більш стійким для космічних послуг D2D.
Яку роль відіграє автономний висновок про машину до машини в технології AI DGS для управління спектром?
Автономний висновок про машину до машини є наріжним каменем нашої технології. Оскільки понад 100 патентів, що охоплюють цю можливість (з наших 320 виданих патентів), ми дозволили нашій платформі діяти без постійного людського нагляду. Він може інтерпретувати використання спектру, виявляти аномалії, прогнозувати перешкоди та приймати рішення в режимі реального часу для оптимізації ефективності. Цей вид інтелектуальної самостійності є важливим для майбутніх супутникових мереж, які повинні швидко адаптуватися та працювати надійно в дуже динамічних умовах.
Зі зростаючою заторами на низькій орбіті Землі (LEO), як поінформованість РФ забезпечує безперебійне та масштабоване супутникове спілкування?
Лев стає метушливою ареною – з тисячами супутників та мільйонами користувачів. Наша платформа поінформованості RF допомагає супутниковим операторам процвітати в цьому середовищі, забезпечуючи постійний моніторинг РФ, зменшення перешкод та динамічну оптимізацію спектру. За допомогою тонких налаштувань параметрів сигналу в режимі реального часу та забезпечення детальної обізнаності про умови спектру, ми надаємо можливість операторам масштабувати свої послуги, не шкодячи якість чи надійність. Коротше кажучи, ми допомагаємо їм орієнтуватися на затори – і перетворити це на можливість.
Як аналіз спектру, керованого AI, покращує ситуаційну обізнаність та комунікації для військових застосувань?
У оборонних умовах надійність комунікацій може бути питанням життя чи смерті. Наш аналіз спектру, що працює на AI, дозволяє військовим операторам підтримувати ситуаційну обізнаність навіть у оскаржених або деградованих умовах. Постійний аналіз електромагнітного спектру та виявлення перешкод – включаючи потенційні спроби заклинання – наша платформа забезпечує розумний інтелект, що підвищує як стійкість, так і тактичну перевагу. Можливість автономного виявлення, класифікації та пом'якшення загроз у режимі реального часу є зміною ігор для сучасних військових операцій.
Оскільки AI стає більш невід'ємною частиною супутникових операцій, який майбутній прогрес передбачає ГДС в автономному управлінні супутниковою мережею?
Ми бачимо майбутнє, де супутникові мережі працюють з мінімальним втручанням людини. Це означає не тільки самооптимізуючи ефективність та пом'якшуючи перешкоди автономно, але й автономно надання послуг, пристосування до регуляторних змін і навіть оркестрування супутникових до грі в режимі реального часу. Наша технологія закладає основу для цих досягнень – сприяючи інтелектуальній, адаптивній та безпечній супутниковій мережі, які масштабують попит і ефективно працюють у різних областях.
Як поінформованість РФ, що працює на AI, підтримує інтеграцію супутників LEO з наземними мережами 5G?
Безшовна інтеграція між супутниками та наземною 5G має важливе значення для розширення покриття та досягнення справжнього глобального зв’язку. Наша платформа поінформованості РФ гарантує, що супутникові системи можуть співіснувати з наземними мережами шляхом динамічного управління спектром, виявленням та пом'якшенням перехресних перешкод та оптимізації характеристик сигналу для гібридних середовищ. Це особливо критично важливо в міських та високих ручках, де використання спектру є щільним і дуже змінним.
Якими способами може допомогти управління Spectrum RF-спектром AI-керованості вирішити дефіцит спектру на ринку розширення супутникових комунікацій?
Спектр – це кінцевий ресурс, і його ефективне використання є однією з найбільших проблем, що стоять перед нашою галуззю. Наша платформа, орієнтована на AI-AI, стосується цього шляхом забезпечення динамічного обміну спектром, оптимізації в режимі реального часу та інтелектуального пом'якшення перешкод. Ці можливості дозволяють операторам витягувати максимальне значення з наявного спектру – підтримуючи більше користувачів, більше пристроїв та більше послуг, не потребуючи додаткової пропускної здатності. По мірі того, як ринок продовжує зростати, цей тип інтелектуального менеджменту стане ключовим фактором для розблокування нових потенціалів та підтримки довгострокового зростання.
Дякую за чудове інтерв'ю, читачі, які бажають дізнатися більше, повинні відвідати цифрові глобальні системи.