Test výpočtů ve fyzice systému. Kredit: Duke University.

V dnešní době dramaticky narůstá poptávka po autonomních dronech a robotech. Velké jazykové modely jsou sice stále lepší a samy o sobě takové úkoly zvládají, je tu ale problém. Hardware zůstává pozadu.

Inženýři mají v podstatě dvě možnosti, z nichž ani jedna není ideální. Mohou nacpat celý AI model do dronu nebo robota. To ale chce spoustu paměti a výpočetní síly, která taky spotřebuje hodně energie z baterií. Další možností je umístit inteligenci v cloudu. V takovém případě ale zase zařízení přichází o spoustu energie, musí neustále intenzivně komunikovat s cloudem a je zranitelné útoky z okolí.

Tingjun Chen. Kredit: Duke University.

Tingjun Chen z Duke University a jeho kolegové pracují na třetí možnosti, které říkají WIreless Smart Edge networks (WISE), a která obchází nevýhody obou zmíněných přístupů. Zní to trochu jako magie, ale spočívá to v tom, že se váhy (weight), klíčové parametry velkých AI modelů, které určují sílu spojení mezi neurony neuronové sítě, posílají vzduchem v podobě rádiových vln, mezi dronem či robotem a blízkou komunikační stanicí, a to takovým způsobem, že dramaticky šetří energie i velikost potřebných komponent.

Klíčovým prvkem technologie WISE je koncept zvaný in-physics analog computing, česky by mohlo znít výpočty ve fyzice systému. Jde o to, že se otrocky neposílají nuly a jedničky tam a zpátky mezi koncovým zařízením a vzdáleným procesorem, ale že přirozené chování rádiových vln čili jejich „fyzika,“ cestou zařídí část výpočtů.

Logo. Kredit: Duke University.

Funguje to tak, že kompletní AI model sedí v komunikační stanici, která vysílá rádiové vlny se zakódovanými váhami modelu. Když dron nebo robot zachytí vysílání, jeho hardware zpracuje vysílaný signál se svými daty získanými z okolí, přičemž se uplatní výpočty ve fyzice systému, tj. v rádiových vlnách nebo analogovém prostředí. Může to zařídit třeba pasivní směšovač (passive frequency mixer). Tím dron či robot zvládne klíčový krok většinu modelů hlubokého učení, aniž by potřeboval digitální procesor.

Pilotní experimenty ukazují, že WISE zvládne téměř 96procentní přesnost klasifikace snímků, přičemž spotřebuje o řád méně energie než dnešní přední digitální procesy. Ohromnou výhodou je, že WISE lze jen s drobnými úpravami provozovat na existující infrastruktuře, jako jsou 5G nebo 6G sítě a WiFi routery. Vývoj WISE je teprve v počátcích a zatím funguje jen na krátké vzdálenosti, ale jestli se povede ji dotáhnout, čekejte velké věci.

Video: T. Chen: COSMOS Testbed – A Platform for Advanced Wireless, Optical, and Edge Cloud Experimentation

Literatura

Duke University 9. 1. 2026.

Science Advances online 9. 1. 2026.