Fernando Murias, Président et Directeur Général de Digital Global Systems (DGS) – Série d’entretiens

Fernando a rejoint Digital Global Systems (DGS) en 2013 en provenance de PriceWaterhouseCoopers où il occupait plusieurs postes de direction aux États-Unis et en Amérique latine.

Fernando a été à la pointe de modèles d’investissement innovants pour des entreprises de pointe en technologie ; des accords de partenariat novateurs utilisant des structures CAPEX-légères ; et une vision stratégique de la valeur commerciale en tirant parti de nouvelles technologies et de nouveaux cadres opérationnels. Dans ses rôles, Fernando a créé une valeur commerciale significative pour les entreprises en utilisant des portefeuilles de propriété intellectuelle uniques et des innovations émergentes dans les données, l’analyse et l’intelligence artificielle.

DGS est une plate-forme logicielle de prochaine génération pour les déploiements sans fil qui caractérise l’environnement de fréquence radio sur plusieurs dimensions.

Avec une visibilité au niveau du bord du réseau, les opérateurs de réseau peuvent éliminer les conflits d’environnements RF, optimiser le partage de spectre et réaliser pleinement leurs ambitions 5G.

Comment la plate-forme RF Awareness de DGS utilise-t-elle l’IA pour améliorer la gestion du spectre pour les opérateurs de satellites ?

Chez DGS, nous avons développé notre plate-forme RF Awareness avec un objectif en tête : apporter de l’intelligence et de l’adaptabilité à la manière dont le spectre est géré – en particulier dans le domaine des satellites en évolution rapide. Notre technologie d’IA permet aux opérateurs de satellites d’obtenir une vue en temps réel et complète de l’utilisation du spectre, de détecter et d’atténuer les interférences, et d’optimiser dynamiquement les performances du réseau. Dans un environnement spatial de plus en plus encombré – en particulier avec l’essor des services direct-to-device – notre plate-forme alimentée par l’IA garantit que le spectre est utilisé de manière efficace, que les interférences sont minimisées et que la fiabilité du service est maximisée.

Quelles techniques d’IA spécifiques sont utilisées dans RF Awareness pour analyser et atténuer les interférences dans les environnements de spectre encombrés ?

Nous utilisons une combinaison de techniques d’apprentissage automatique et d’inférence autonome brevetées pour analyser l’environnement RF. Plus précisément, nous utilisons la reconnaissance de modèles et les modèles d’inférence autonome machine-à-machine pour détecter les signatures d’interférence, classer les types de signaux et fournir des recommandations pour ajuster dynamiquement les paramètres du réseau tels que la formation de faisceau, les allocations de fréquence et les niveaux de puissance. Cela permet aux opérateurs de satellites de réagir en temps réel à la congestion et aux interférences, garantissant des performances optimales même dans des environnements de spectre encombrés.

Pouvez-vous expliquer comment la reconnaissance de modèles alimentée par l’IA améliore la qualité du signal et la fiabilité du réseau dans les communications par satellite ?

La reconnaissance de modèles est au cœur de la manière dont nous améliorons les communications par satellite. Notre plate-forme identifie les événements d’interférence récurrents, les modèles de dégradation des signaux et d’autres anomalies sur plus de 50 caractéristiques de signaux. En apprenant de ces modèles, notre système d’IA peut optimiser proactivement le réseau – en ajustant les paramètres avant que les problèmes de performances ne surviennent. Cela améliore non seulement la qualité du signal, mais augmente également la fiabilité et la disponibilité des communications, ce qui est critique pour les applications d’entreprise, de consommation et en particulier militaires.

Comment l’IA optimise-t-elle l’efficacité du calcul à bord pour réduire les exigences de traitement pour les liens de satellite direct-to-device (D2D) ?

Nos techniques d’IA brevetées réduisent la charge de calcul requise pour établir et maintenir les liens D2D de 25 % à 40 %. Nous réalisons cela en rationalisant les ensembles de formation utilisés par nos modèles d’IA et en appliquant des méthodes d’inférence autonome qui minimisent le besoin de traitement brut à bord du satellite. Cela se traduit par une consommation d’énergie plus faible, une charge thermique réduite et une durée de vie plus longue du satellite – ce qui rend notre solution non seulement plus intelligente, mais également plus durable pour les services D2D basés dans l’espace.

Quel rôle l’inférence autonome machine-à-machine joue-t-elle dans la technologie d’IA de DGS pour la gestion du spectre ?

L’inférence autonome machine-à-machine est un élément essentiel de notre technologie. Avec plus de 100 brevets couvrant cette capacité (sur nos 320 brevets délivrés), nous avons permis à notre plate-forme de fonctionner sans surveillance humaine constante. Elle peut interpréter l’utilisation du spectre, détecter les anomalies, prédire les interférences et prendre des décisions en temps réel pour optimiser les performances. Ce type d’autonomie intelligente est essentiel pour les futurs réseaux de satellites, qui doivent s’adapter rapidement et fonctionner de manière fiable dans des conditions hautement dynamiques.

Avec la congestion croissante en orbite terrestre basse (LEO), comment RF Awareness garantit-elle des communications par satellite ininterrompues et évolutives ?

LEO devient un arène animée – avec des milliers de satellites et des millions d’utilisateurs. Notre plate-forme RF Awareness aide les opérateurs de satellites à prospérer dans cet environnement en fournissant une surveillance RF continue, une atténuation des interférences et une optimisation dynamique du spectre. En affinant les paramètres de signal en temps réel et en fournissant une connaissance granulaire des conditions de spectre, nous donnons aux opérateurs la possibilité d’étendre leurs services sans compromettre la qualité ou la fiabilité. En bref, nous les aidons à naviguer dans la congestion – et à en faire une opportunité.

Comment l’analyse de spectre alimentée par l’IA améliore-t-elle la conscience de la situation et les communications pour les applications militaires ?

Dans les environnements de défense, la fiabilité des communications peut être une question de vie ou de mort. Notre analyse de spectre alimentée par l’IA permet aux opérateurs militaires de maintenir une conscience de la situation même dans des environnements contestés ou dégradés. En analysant en continu le spectre électromagnétique et en détectant les interférences – y compris les tentatives de brouillage potentielles – notre plate-forme fournit des renseignements actionnables qui améliorent à la fois la résilience et l’avantage tactique. La capacité de détecter, de classer et d’atténuer les menaces en temps réel est un facteur de changement pour les opérations militaires modernes.

À mesure que l’IA devient plus intégrée aux opérations de satellites, quels progrès futurs DGS prévoit-elle en matière de gestion autonome de réseau de satellites ?

Nous voyons un avenir où les réseaux de satellites fonctionnent avec une intervention humaine minimale. Cela signifie non seulement l’optimisation autonome des performances et l’atténuation des interférences, mais également la provision autonome de services, l’ajustement aux changements réglementaires et même l’orchestration des handovers satellite-terrestre en temps réel. Notre technologie pose les fondements de ces progrès – permettant des réseaux de satellites intelligents, adaptatifs et sécurisés qui s’adaptent à la demande et fonctionnent de manière efficace sur plusieurs domaines.

Comment la plate-forme RF Awareness alimentée par l’IA soutient-elle l’intégration des satellites LEO avec les réseaux terrestres 5G ?

L’intégration transparente entre les satellites et les réseaux terrestres 5G est essentielle pour étendre la couverture et atteindre une véritable connectivité mondiale. Notre plate-forme RF Awareness garantit que les systèmes de satellites peuvent coexister avec les réseaux terrestres en gérant dynamiquement le spectre, en identifiant et en atténuant les interférences entre réseaux, et en optimisant les caractéristiques de signal pour les environnements hybrides. C’est particulièrement critique dans les zones urbaines et à forte circulation où l’utilisation du spectre est dense et très variable.

De quelle manière la gestion du spectre RF alimentée par l’IA peut-elle aider à résoudre le problème de la rareté du spectre sur le marché des communications par satellite en expansion ?

Le spectre est une ressource limitée, et son utilisation efficace est l’un des plus grands défis auxquels notre industrie est confrontée. Notre plate-forme alimentée par l’IA répond à ce défi en permettant le partage dynamique de spectre, l’optimisation en temps réel et l’atténuation intelligente des interférences. Ces capacités permettent aux opérateurs d’extraire la valeur maximale du spectre disponible – en soutenant plus d’utilisateurs, plus de dispositifs, et plus de services sans nécessiter un large bande passante supplémentaire. À mesure que le marché continue de croître, ce type de gestion intelligente sera la clé pour débloquer de nouvelles capacités et soutenir une croissance à long terme.

Je vous remercie pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Digital Global Systems.