I ricercatori della Queen's University Belfast (QUB) e della Duy Tan University (DTU) hanno collaborato a un progetto volto a migliorare i sistemi di comunicazione dei veicoli aerei senza equipaggio (UAV). La loro ricerca è stata premiata con il Newton Prize 2017, ricevendo £ 200, 000 dal governo britannico per lo sviluppo di un nuovo sistema di comunicazione in grado di funzionare in condizioni meteorologiche estreme e in caso di calamità naturali.

Tra il 2015 e il 2017, lo stesso team di ricercatori stava lavorando a un progetto finanziato dalla borsa di studio Newton e gestito dal British Council, chiamato "Costruire una base per società in rete di sviluppo sostenibile per le città di domani". Questo progetto mirava a sfruttare la tecnologia e l'infrastruttura wireless contemporanee per soddisfare le esigenze di connettività nel contesto dei disastri naturali in Vietnam.

"Dopo aver completato con successo il nostro progetto nell'aprile 2017, siamo stati invitati a presentare i nostri risultati e progetti futuri al bando Newton Prize 2017, "Tung Duong, uno dei ricercatori che hanno condotto lo studio ha detto a TechXplore. "Tra i circa 200 progetti presentati dal Fondo Newton, il nostro progetto è stato tra gli ultimi cinque vincitori. Siamo orgogliosi di aver ricevuto il Premio Newton 2017 e di continuare a sviluppare il nostro progetto fino alla fase successiva utilizzando veicoli aerei senza equipaggio (UAV) nelle comunicazioni mission-critical per la gestione dei disastri".

In periodi di condizioni meteorologiche estreme o durante disastri naturali, la tecnologia potrebbe fare una grande differenza, contribuendo a salvare vite umane e fornendo assistenza alle persone che vivono nelle aree colpite. Gli UAV potrebbero svolgere un ruolo chiave in questo, in quanto potrebbero aiutare a raggiungere le parti coinvolte e trasportare risorse preziose.

Nel loro recente studio, che è stato pubblicato su Lettera sulle comunicazioni wireless IEEE e pre-pubblicato su arXiv, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo di allocazione delle risorse in tempo reale che potrebbe massimizzare l'efficienza energetica per le comunicazioni integrate negli UAV. Il loro algoritmo funziona ottimizzando congiuntamente il tempo di raccolta dell'energia e il controllo dell'alimentazione per le comunicazioni da dispositivo a dispositivo (D2D) tra gli UAV.

"L'ottimizzazione è fondamentale per qualsiasi problema che coinvolga il processo decisionale, sia in ingegneria, economia o società, " ha spiegato Duong. "Nelle comunicazioni wireless, le tecniche di ottimizzazione sono spesso utilizzate per scegliere o aggiornare i parametri di sistema, per ottimizzare le prestazioni della rete. Però, questi algoritmi di ottimizzazione in genere risolvono i problemi di ottimizzazione in tempi di minuti o ore."

I metodi tradizionali di ottimizzazione convessa sono attualmente ancora costosi e la loro implementazione può richiedere molto tempo. Ciò richiede lo sviluppo di nuovi metodi, che potrebbe essere particolarmente vantaggioso se applicato in caso di emergenza o calamità naturali.

"Nelle comunicazioni mission-critical a supporto della gestione dei disastri come i vigili del fuoco, squadre di soccorso, e servizio medico di emergenza, il tempo è un fattore critico (ad esempio con una latenza minima di millisecondi in secondi), " Ha detto Duong. "Una scadenza rigorosa in tempo reale è il requisito più importante per tali scenari, soprattutto in un ambiente in continua evoluzione."

Sviluppare strumenti che possono davvero fare la differenza in situazioni di emergenza, perciò, i ricercatori dovrebbero identificare modi per ridurre i tempi di risoluzione e la complessità computazionale dei problemi di ottimizzazione. L'algoritmo di allocazione delle risorse in tempo reale sviluppato da Duong e dai suoi colleghi fa esattamente questo, riducendo efficacemente il tempo di esecuzione fino a millisecondi.

Il loro algoritmo potrebbe essere integrato negli UAV, che potrebbe essere di grande aiuto in situazioni in cui le reti sono congestionate, gli edifici sono stati distrutti, e manca l'alimentazione. In questi casi, Gli UAV che sorvolano l'area colpita potrebbero aiutare i primi soccorritori a valutare la situazione il più rapidamente possibile.

"Gli UAV si affidano strettamente alle batterie per funzionare, e quindi, affinché gli UAV rimangano in volo più a lungo, la loro quantità di risorse (comprese batterie, larghezza di banda, ecc.) devono essere ben ottimizzati, " Ha spiegato Duong. "Questo è molto importante per condurre con successo missioni di ricerca e soccorso entro le prime 72 ore dal disastro, considerando che gli UAV disponibili in commercio possono rimanere in volo solo per circa 20 minuti. Perciò, massimizzare la durata di una rete di comunicazione multi-UAV è vitale per tali applicazioni."

Durante e dopo i disastri naturali, l'interruzione dell'infrastruttura delle telecomunicazioni può spesso impedire ai soccorritori di emergenza e alle squadre di evacuazione di svolgere le loro missioni. Riducendo il tempo di comunicazione UAV fino a millisecondi, l'algoritmo ottimale di allocazione delle risorse per gli UAV sviluppato da Duong e dai suoi colleghi potrebbe aiutare a salvare vite umane e fornire assistenza tempestiva ai sopravvissuti.

"Nei disastri naturali, mantenere la connettività di comunicazione fornisce un'ancora di salvezza, " Duong ha detto. "La mancanza di comunicazioni nelle aree remote e le cattive condizioni per le comunicazioni nei paesi in via di sviluppo possono avere effetti dannosi. Riteniamo che la nostra ricerca per l'ottimizzazione in tempo reale nelle comunicazioni UAV sia il primo tentativo nel campo di affrontare il vincolo temporale degli UAV, che giocherà un ruolo cruciale in scenari di catastrofi".

Attualmente, il team che lavora a questo progetto del fondo Newton è composto da 3 studenti post-dottorato e 4 dottorandi. Questi ricercatori ora continueranno a lavorare sul loro significativo sforzo, concentrandosi su una serie di ulteriori aspetti teorici e pratici.

"Il nostro prossimo passo è sfruttare tecnologie all'avanguardia, (ad esempio calcolo distribuito e parallelo) e integrare l'apprendimento automatico nel contesto dell'ottimizzazione in tempo reale, per aumentare i tempi di elaborazione, " Ha detto Duong. "Continueremo anche a diffondere la nostra ricerca attraverso riviste scientifiche ad alto impatto, alle conferenze, e ai partner del settore."

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