Usando novas técnicas de aprendizado de máquina, uma equipe de pesquisa do Laboratório Nacional de Oak Ridge, do Departamento de Energia, está ensinando dispositivos eletrônicos a falar por si próprios.

O email, mensagens de texto, o compartilhamento de imagens e as postagens nas redes sociais ocorrem em redes confiáveis ​​- na maioria das vezes. Quando certas conexões são perdidas ou interrompidas por um ataque físico ou cibernético, dispositivos eletrônicos perdem contato imediatamente, e eles não estão equipados para encontrar outro método de comunicação.

A eletrônica é tão inteligente quanto seu design. Com treinamento e inteligência adequados, os dispositivos podem ser programados para buscar a mídia disponível, como acústica, óptica ou frequências de rádio, e descobrir como transmitir e receber mensagens por conta própria sem ser avisado de antemão.

Por exemplo, equipes de resposta múltipla usando dispositivos de rádio bidirecionais, ou walkie-talkies, durante uma emergência são limitados a um número finito de frequências disponíveis. Os mesmos dispositivos podem ser programados e treinados por meio de aprendizado de máquina e inteligência para buscar meios alternativos de manter as pessoas conectadas, o que é crítico em cenários de vida ou morte.

"Os dispositivos, pré-equipado com linguagem e capacidade de comunicação, poderia começar a compartilhar dados de qualquer tipo em qualquer meio físico, "disse Adam Anderson, do ORNL, que lidera uma equipe especializada em computação, rede e cibersegurança. "Eles inicialmente passarão por uma série de informações por tentativa e erro, desenvolvendo seus próprios padrões à medida que avançam, até que alcancem o modo mais eficiente e preciso de transmissão de mensagens. "

O idioma resultante, ou fala de máquina, é irreconhecível para os humanos, um fenômeno que pode suscitar controvérsia - e até medo - sobre se as máquinas podem começar a se comunicar de forma independente. Mas, de acordo com pesquisadores do ORNL, permitindo que os computadores conversem entre si, em vez de dizer aos computadores como se comunicar, é o que lhes dá a inteligência para otimizar sua capacidade de manter contato.

"Em outras palavras, estamos treinando e programando dispositivos para descobrir a melhor maneira de se comunicarem por conta própria, em vez de sermos excessivamente prescritivos, "Anderson disse.

Um dos principais problemas que os pesquisadores do ORNL tiveram que superar foi fazer com que os dispositivos convergissem para um discurso acordado, sem qualquer assistência de canal de apoio. "Sentimos que era 'trapaça' se os dispositivos aprendessem alguma coisa de fora, ou irreal, fonte; eles precisavam convergir sozinhos, "Anderson disse.

Para demonstrar a fala automática, Anderson e sua equipe conectaram dois laptops a alto-falantes e microfones separados, um de frente para o outro. Os pesquisadores programaram os aparelhos com linguagem composta por sons conhecidos como fonemas, as menores unidades da fala humana, incluindo consoantes, vogais e sílabas. Os fonemas substituíram os bits digitais que os computadores normalmente usam para se comunicar.

Anderson inseriu os números de 1 a 5 no computador transmissor e disse a ele para "falar" com o computador receptor. A saída do computador receptor as palavras "ganhou, também, três, forr, cinco "na tela. Enquanto eles brincavam, as duas máquinas ajustaram e corrigiram sua fala até que o computador receptor produzisse os números corretamente.

"Para nós, a linguagem emitida pelos alto-falantes é distorcida, como estática pulsante, ainda assim, os computadores entendem sua fala à medida que ela se torna mais refinada por meio do treinamento, "Anderson disse." Em última análise, a tecnologia demonstrada aqui pode ser usada em comunicações digitais de alta velocidade entre dispositivos. "

Outras mídias físicas podem ser usadas para demonstrar a transmissão de voz por computador, como a luz através de fibra óptica ou ondas de rádio.

Conforme o projeto avança, a equipe ORNL planeja usar este software de rádio, aprendizado de máquina e técnicas de rede neural profunda para substituir modems digitais clássicos em computadores. Esta abordagem para comunicações de dispositivos visa melhorar a robustez das redes associadas às tecnologias de smart grid contra ataques maliciosos.