Améliorer la communication des drones avec l'apprentissage automatique

Les véhicules aériens sans pilote (UAV), communément appelés Drones, sont une technologie en plein essor qui peut être utilisée dans de nombreux domaines comme le transport, la sécurité et l'intervention d'urgence. Bien que les UAV aient plein d'avantages, ils font aussi face à plusieurs défis, surtout quand il s'agit de se connecter et de communiquer entre eux dans un réseau. Un gros problème, c'est que les UAV changent souvent de position, rendant les systèmes de réseau traditionnels moins efficaces. Ces systèmes ont généralement besoin de connaître toute la disposition du réseau, ce qui est difficile à maintenir quand le réseau est en mouvement constant.

Le but de cet article est de discuter de nouvelles façons d'améliorer le Routage, c'est-à-dire comment les données sont dirigées d'un UAV à un autre, en utilisant l'Apprentissage automatique. Cette approche vise à optimiser le flux d'air dans le réseau et à réduire les délais en prédisant les positions et conditions futures des UAV.

#Défis actuels dans le réseau d'UAV

Le principal problème des réseaux UAV, c'est leur nature en constante évolution. Contrairement à des réseaux mobiles plus simples, où les appareils ne bougent pas beaucoup, les UAV ont besoin d'un système de routage différent. Les protocoles de routage existants ne sont souvent pas conçus pour gérer des changements si rapides. Ils peuvent s'appuyer sur des infos obsolètes, ce qui peut entraîner des congestions et des retards dans le réseau.

Les réseaux d'UAV ont besoin de systèmes de routage qui soient simples et ne demandent pas trop d'infos sur l'ensemble du réseau. Idéalement, ils devraient prendre des décisions basées sur des conditions futures probables plutôt que sur l'état présent.

#Apprentissage automatique dans le routage

L'apprentissage automatique (ML) est un outil puissant qui aide à trouver des patterns dans les données. Dans le contexte des réseaux d'UAV, le ML peut être utilisé pour prédire les meilleures routes pour la communication. Des recherches passées ont montré que certaines méthodes de ML peuvent aider à améliorer le routage des paquets en apprenant à partir de données précédentes.

Par exemple, certains chercheurs ont proposé d'utiliser des réseaux neuronaux à propagation avant, qui s'adaptent en fonction de l'historique du trafic pour prendre de meilleures décisions de routage. D'autres approches incluent l'utilisation de machines de Boltzmann et de réseaux neuronaux pour analyser les patterns de trafic. Cependant, la plupart de ces recherches se sont concentrées sur des réseaux avec des appareils similaires, ce qui ne fonctionnera pas bien avec des UAV qui peuvent avoir des capacités et emplacements différents.

#Apprentissage Fédéré

Une méthode prometteuse qui n'a pas encore été largement explorée s'appelle l'apprentissage fédéré (FL). Cette approche permet à plusieurs appareils de travailler ensemble pour former un modèle sans avoir à partager leurs données avec un serveur central. Dans le cas des UAV, chaque drone peut collecter ses propres données sur le réseau tout en contribuant à un processus d'apprentissage partagé.

Avec le FL, chaque UAV peut entraîner son modèle local en utilisant ses propres données, puis partager seulement les paramètres du modèle avec un serveur central, qui combine tout cela pour créer un modèle global amélioré. Ainsi, chaque drone n'a pas besoin d'envoyer l'ensemble de son jeu de données, ce qui aide à maintenir la confidentialité et réduire le trafic de données.

#Système de routage proposé

Dans ce travail, on suggère une méthode qui combine le protocole de routage B.A.T.M.A.N. avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage fédéré. B.A.T.M.A.N. est un protocole de routage décentralisé qui permet aux UAV de partager des infos sur les meilleures voies pour envoyer des données. Cependant, il a des limites, surtout pour gérer des changements dynamiques dans le réseau.

Le système proposé vise à modifier B.A.T.M.A.N. pour intégrer un modèle d'apprentissage automatique qui peut apprendre de données de route historiques. Ce modèle aidera à prédire les coûts de lien futurs et à identifier quand il est avantageux de changer de route pour éviter la congestion, même si la nouvelle route semble moins bonne sur le moment.

#Modèle d'apprentissage automatique et besoins en données

On propose d'utiliser un type de réseau neuronal connu sous le nom de mémoire à long terme et à court terme (LSTM) pour traiter les données historiques. Les LSTM sont bons pour apprendre à partir de séquences de données au fil du temps, ce qui est important pour comprendre comment les conditions du réseau changent. Le modèle prendra en compte des infos sur le réseau des étapes de temps précédentes pour prendre des décisions éclairées.

Comme B.A.T.M.A.N. ne garde pas d'historique des conditions du réseau, on doit l'adapter pour inclure de la mémoire. Le modèle devrait pouvoir suivre les coûts de lien pour différentes routes et les chemins choisis par chaque UAV. Ces données seront structurées de manière à ce que le LSTM puisse les analyser efficacement.

#Environnement de simulation pour les tests

Pour tester notre solution proposée, on va utiliser un émulateur de réseau pour simuler comment les UAV fonctionneront dans un cadre réel. L'émulateur peut créer différents scénarios de réseau et nous permettre d'évaluer la performance de notre protocole B.A.T.M.A.N. modifié.

La simulation inclura plusieurs nœuds UAV, chacun capable de faire tourner son propre modèle local. Les résultats de ces modèles locaux contribueront au processus d'apprentissage global sans avoir besoin de partager des données sensibles.

#Résultats et insights initiaux

Dans nos tests préliminaires, on a utilisé un ensemble de données bien connu pour comparer la performance de notre simulation avec des approches traditionnelles de machine learning centralisé. Les premiers résultats ont suggéré que notre approche d'apprentissage fédéré pourrait être aussi performante que les modèles centralisés, tout en répondant aux besoins uniques d'un réseau d'UAV distribué.

On a aussi créé un jeu de données de test basique pour examiner la capacité du modèle LSTM à classer les routes en fonction des coûts de lien. Cependant, les premiers résultats ont montré un taux de précision parfait à cause de la nature simpliste des données. Ça indique qu'il faut encore travailler pour générer des ensembles de données plus complexes qui reflètent mieux les conditions réelles des réseaux UAV.

#Travaux futurs

Les recherches en cours visent à affiner le modèle proposé grâce à des simulations plus étendues impliquant divers UAV et différents scénarios opérationnels. Générer des ensembles de données qui représentent fidèlement des réseaux UAV dynamiques sera essentiel pour tester efficacement notre approche. On prévoit d'intégrer davantage notre modèle d'apprentissage fédéré avec l'émulateur pour évaluer ses performances dans des conditions réalistes.

#Conclusion

Cet article met en avant le potentiel d'utiliser l'apprentissage automatique et l'apprentissage fédéré pour améliorer le routage dans les réseaux UAV. En modifiant le protocole B.A.T.M.A.N. pour incorporer des capacités prédictives, notre approche vise à améliorer l'efficacité du réseau et réduire les délais de communication dans des environnements hautement dynamiques. Les résultats jusqu'à présent montrent des promesses mais indiquent aussi le besoin de tests plus complets et d'affinements du modèle. Alors que la technologie des UAV continue d'évoluer, nos approches du réseautage et du routage des données doivent aussi avancer.