Utilizzando nuove tecniche di apprendimento automatico, un gruppo di ricerca dell'Oak Ridge National Laboratory del Dipartimento dell'Energia sta insegnando ai dispositivi elettronici come parlare da soli.

E-mail, sms, la condivisione di immagini e i post sui social media avvengono su reti affidabili, la maggior parte delle volte. Quando determinate connessioni vengono perse o interrotte da un attacco fisico o informatico, i dispositivi elettronici perdono immediatamente il contatto, e non sono attrezzati per trovare un altro metodo di comunicazione.

L'elettronica è intelligente quanto il loro design. Con un'adeguata formazione e intelligenza, i dispositivi potrebbero essere programmati per cercare i media disponibili, come l'acustica, ottiche o frequenze radio, e capire come trasmettere e ricevere messaggi da soli senza che gli venga detto in anticipo.

Per esempio, squadre di risposta multipla che utilizzano dispositivi radio bidirezionali, o walkie-talkie, durante un'emergenza sono limitate a un numero finito di frequenze disponibili. Gli stessi dispositivi potrebbero essere programmati e addestrati attraverso l'apprendimento automatico e l'intelligenza per cercare mezzi alternativi per mantenere le persone connesse, che è fondamentale negli scenari di vita o di morte.

"I dispositivi, pre-equipaggiato con il linguaggio e la capacità di comunicare, potrebbe iniziare a condividere dati di qualsiasi tipo su qualsiasi supporto fisico, " ha affermato Adam Anderson di ORNL, che guida un team specializzato in informatica, rete e sicurezza informatica. "Inizialmente passeranno attraverso una raffica di informazioni per tentativi ed errori, sviluppando i propri modelli mentre procedono, fino a raggiungere la modalità di trasmissione dei messaggi più efficiente e accurata."

La lingua risultante, o discorso macchina, è irriconoscibile per l'uomo, un fenomeno che può suscitare polemiche - e persino paura - sul fatto che le macchine possano iniziare a comunicare in modo indipendente. Ma, secondo i ricercatori dell'ORNL, permettendo ai computer di parlare tra loro, piuttosto che dire ai computer come comunicare, è ciò che dà loro l'intelligenza per ottimizzare la loro capacità di mantenere i contatti.

"In altre parole, stiamo addestrando e programmando dispositivi per capire il modo migliore per comunicare da soli piuttosto che essere eccessivamente prescrittivi, " ha detto Anderson.

Uno dei problemi chiave che i ricercatori dell'ORNL hanno dovuto superare è stato far convergere i dispositivi su un discorso concordato senza alcuna assistenza di back-channel. "Pensavamo che fosse 'barare' se i dispositivi imparassero qualcosa dall'esterno, o irrealistico, fonte; avevano bisogno di convergere da soli, " ha detto Anderson.

Per dimostrare il linguaggio macchina, Anderson e il suo team hanno collegato due computer portatili per separare altoparlanti e microfoni uno di fronte all'altro. I ricercatori hanno programmato i dispositivi con un linguaggio che comprende suoni noti come fonemi, le più piccole unità del linguaggio umano comprese le consonanti, vocali e sillabe. I fonemi hanno sostituito i bit digitali che i computer usano tipicamente per comunicare.

Anderson ha inserito i numeri da 1 a 5 sul computer trasmittente e gli ha detto di "parlarli" al computer ricevente. Il computer ricevente emette le parole "ha vinto, pure, tre, per, cinque" sul suo schermo. Mentre scherzavano, le due macchine regolavano e correggevano il loro discorso fino a quando il computer ricevente non produceva i numeri correttamente.

"A noi, la lingua emessa dagli altoparlanti è distorta, come l'elettricità statica pulsante, eppure i computer capiscono il loro discorso man mano che diventa più raffinato attraverso l'addestramento, " ha detto Anderson. "In definitiva, la tecnologia qui dimostrata può essere utilizzata nelle comunicazioni digitali ad alta velocità tra dispositivi".

Altri supporti fisici possono essere utilizzati per dimostrare la trasmissione vocale del computer, come la luce attraverso fibre ottiche o onde radio.

Man mano che il progetto avanza, il team ORNL prevede di utilizzare queste radio software, tecniche di apprendimento automatico e reti neurali profonde per sostituire i classici modem digitali nei computer. Questo approccio alle comunicazioni dei dispositivi mira a migliorare la robustezza delle reti associate alle tecnologie smart grid contro gli attacchi dannosi.