Các cộng đồng nông thôn và vùng xa xôi ở Canada thường phải dựa vào vệ tinh để kết nối Internet. Tuy nhiên, kết nối này thường xuyên gặp trục trặc và gián đoạn dịch vụ do công nghệ không đảm bảo độ tin cậy. Sự chênh lệch trong việc truy cập Internet giữa các cộng đồng này và những người ở các thành phố lớn đang ảnh hưởng đến năng suất kinh tế của Canada.
Nhóm nghiên cứu từ Đại học Waterloo và Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia (NRC) đang tìm cách giải quyết vấn đề này bằng trí tuệ nhân tạo. Phương pháp học tập di truyền dựa trên phương sai đa biến của họ kết hợp nhiều mô hình do AI quản lý, nhằm phát hiện sớm các điểm bất thường trong vệ tinh và mạng vệ tinh.
Peng Hu, giáo sư tại Waterloo, chia sẻ: “Với các vùng xa xôi ở Canada và toàn cầu, vệ tinh thường là lựa chọn hàng đầu để duy trì kết nối Internet. Tuy nhiên, việc vận hành vệ tinh có thể tốn kém và mất thời gian. Bất kỳ vấn đề nào với vệ tinh đều có thể khiến cư dân bị cô lập khỏi thế giới.”
Dự án được thực hiện tại Trung tâm Cộng tác NRC-Waterloo, với sự hợp tác của Yeying Zhu, trong khuôn khổ dự án nghiên cứu do chương trình Thử thách mạng an toàn và thông lượng cao của NRC hỗ trợ. Nhóm nghiên cứu đã kiểm tra phương pháp của mình trên ba bộ dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu vệ tinh từ NASA, dữ liệu từ tàu thám hiểm sao Hỏa và dữ liệu từ doanh nghiệp internet lớn.
Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình mới của họ hiệu quả hơn so với các mô hình hiện tại về độ chính xác và khả năng phục hồi. Hu nhấn mạnh: “Hệ thống mạng vệ tinh sẽ trở nên quan trọng hơn trong tương lai. Nghiên cứu này giúp chúng tôi phát triển hệ thống vệ tinh tin cậy, linh hoạt và an toàn hơn.” Bài nghiên cứu sẽ được công bố trên tạp chí IEEE Transactions on Vehicular Technology.
