Migliorare la comunicazione dei droni con il machine learning

I veicoli aerei senza pilota (UAV), noti come Droni, sono una tecnologia in crescita che può essere usata in molti campi come trasporti, sicurezza e risposta alle emergenze. Anche se gli UAV hanno molti vantaggi, affrontano anche diverse sfide, soprattutto quando si tratta di connettersi e comunicare tra loro in una rete. Un problema principale è che gli UAV cambiano spesso posizione, rendendo i sistemi di rete tradizionali meno efficaci. Questi sistemi di solito devono conoscere l'intera disposizione della rete, cosa difficile da mantenere quando la rete è in costante movimento.

L'obiettivo di questo articolo è discutere nuovi modi per migliorare il Routing, cioè come i dati vengono indirizzati da un UAV a un altro, usando il machine learning. Questo approccio mira a migliorare il flusso d'aria nella rete e ridurre i ritardi prevedendo le posizioni future e le condizioni degli UAV.

#Sfide attuali nella rete UAV

Il problema principale delle reti UAV è la loro natura in rapida evoluzione. A differenza delle reti mobili più semplici, dove i dispositivi potrebbero non muoversi molto, gli UAV richiedono un sistema di routing diverso. I protocolli di routing esistenti spesso non sono progettati per gestire tali cambiamenti rapidi. Potrebbero fare affidamento su informazioni obsolete, il che può portare a congestione della rete e ritardi.

Le reti UAV hanno bisogno di sistemi di routing che siano semplici e che non richiedano troppe informazioni dall'intera rete. Ideale sarebbe che prendano decisioni basate su condizioni future probabili piuttosto che solo sullo stato attuale.

#Machine Learning nel Routing

Il machine learning (ML) è uno strumento potente che aiuta a trovare modelli nei dati. Nel contesto delle reti UAV, il ML può essere utilizzato per prevedere i migliori percorsi per la comunicazione. Ricerche passate hanno dimostrato che alcuni metodi di ML possono migliorare il routing dei pacchetti imparando dai dati precedenti.

Ad esempio, alcuni ricercatori hanno proposto di usare reti neurali feed-forward, che si adattano in base alla storia del traffico per prendere decisioni di routing migliori. Altri approcci hanno incluso l'uso di macchine di Boltzmann e reti neurali per analizzare i modelli di traffico. Tuttavia, gran parte di questa ricerca si è concentrata su reti con dispositivi simili, che non funzionerebbero bene con UAV che possono avere capacità e posizioni diverse.

#Apprendimento Federato

Un metodo promettente che non è stato ancora ampiamente esplorato è chiamato apprendimento federato (FL). Questo approccio consente a più dispositivi di lavorare insieme per addestrare un modello senza dover condividere i propri dati con un server centrale. Nel caso degli UAV, ogni drone può raccogliere i propri dati sulla rete ma contribuire comunque a un processo di apprendimento condiviso.

Con il FL, ogni UAV può addestrare il proprio modello locale usando i propri dati e poi condividere solo i parametri del modello con un server centrale, che combina questi per creare un modello complessivamente migliorato. In questo modo, ogni drone non deve inviare l'intero dataset, aiutando a mantenere la privacy e ridurre il traffico di dati.

#Sistema di Routing Proposto

In questo lavoro, suggeriamo un metodo che combina il protocollo di routing B.A.T.M.A.N. con machine learning e apprendimento federato. B.A.T.M.A.N. è un protocollo di routing decentralizzato che consente agli UAV di condividere informazioni sui migliori percorsi per inviare dati. Tuttavia, ha delle limitazioni, soprattutto nel gestire i cambiamenti dinamici nella rete.

Il sistema proposto mira a modificare B.A.T.M.A.N. per incorporare un modello di machine learning che può apprendere dai dati storici dei percorsi. Questo modello aiuterà a prevedere i costi futuri dei collegamenti e identificare quando è vantaggioso cambiare percorso per evitare congestioni, anche se il nuovo percorso sembra peggiore al momento.

#Modello di Machine Learning e Requisiti di Dati

Proponiamo di usare un tipo di rete neurale conosciuto come Long Short-Term Memory (LSTM) per gestire i dati storici. Gli LSTM sono bravi a imparare da sequenze di dati nel tempo, il che è importante per capire come cambiano le condizioni della rete. Il modello prenderà informazioni sulla rete dagli stati temporali precedenti per prendere decisioni informate.

Poiché B.A.T.M.A.N. non tiene traccia della storia delle condizioni della rete, dobbiamo adattarlo per includere la memoria. Il modello dovrebbe essere in grado di tenere traccia dei costi di collegamento per diversi percorsi e dei percorsi scelti da ciascun UAV. Questi dati saranno strutturati in modo da permettere all'LSTM di analizzarli efficacemente.

#Ambiente di Simulazione per i Test

Per testare la nostra soluzione proposta, useremo un emulatore di rete per simulare come gli UAV opereranno in un contesto reale. L'emulatore può creare diversi scenari di rete e permetterci di valutare quanto bene funzioni il nostro protocollo B.A.T.M.A.N. modificato.

La simulazione includerà vari nodi UAV, ciascuno in grado di eseguire il proprio modello locale. I risultati di questi modelli locali contribuiranno al processo di apprendimento complessivo senza la necessità di condividere dati sensibili.

#Risultati Iniziali e Approfondimenti

Nei nostri test preliminari, abbiamo usato un dataset noto per confrontare le prestazioni della nostra simulazione con approcci tradizionali di machine learning centralizzati. I risultati iniziali suggeriscono che il nostro approccio di apprendimento federato potrebbe funzionare in modo simile ai modelli centralizzati, mentre affronta anche le esigenze uniche di una rete UAV distribuita.

Abbiamo anche creato un dataset di test di base per esaminare la capacità del modello LSTM di classificare i percorsi in base ai costi di collegamento. Tuttavia, i risultati iniziali hanno mostrato un tasso di accuratezza perfetto a causa della natura semplice dei dati. Questo indica che è necessario ulteriore lavoro per generare dataset più complessi che riflettano meglio le reali condizioni delle reti UAV.

#Lavori Futuri

La ricerca in corso mira a rifinire il modello proposto attraverso simulazioni più ampie che coinvolgono vari UAV e diversi scenari operativi. Generare dataset che rappresentino accuratamente reti UAV dinamiche sarà fondamentale per testare efficacemente il nostro approccio. Pianifichiamo di integrare ulteriormente il nostro modello di apprendimento federato con l'emulatore per valutare le sue prestazioni in condizioni realistiche.

#Conclusione

Questo articolo evidenzia il potenziale dell'uso del machine learning e dell'apprendimento federato per migliorare il routing nelle reti UAV. Modificando il protocollo B.A.T.M.A.N. per incorporare capacità predittive, il nostro approccio mira a migliorare l'efficienza della rete e ridurre i ritardi nella comunicazione in ambienti altamente dinamici. I risultati finora mostrano promesse, ma indicano anche la necessità di test più completi e di raffinamenti del modello. Man mano che la tecnologia UAV continua a progredire, anche i nostri approcci al networking e al routing dei dati devono evolvere.