Wetenschappers hebben een innovatieve methode ontwikkeld om de verwerking van gegevens in complexe netwerken van lucht- en grondvoertuigen te verbeteren. Het systeem, dat de naam FUSION draagt, is specifiek ontworpen voor omgevingen waarin menselijke gebruikers en machines gelijktijdig gebruikmaken van digitale diensten. Het hoofddoel van dit raamwerk is het proactief inzetten van ondersteunende eenheden om de rekenkracht van edge-servers in hotspots te verhogen wanneer de lokale vraag te groot wordt.
Een kernconcept binnen dit nieuwe systeem is de introductie van zogenaamde 'agent pairs'. Volgens een wetenschappelijke publicatie op arxiv.org bestaat zo'n paar uit een voertuig op de grond dat een onbemand luchtvaartuig (UAV) transporteert. Door deze strategische combinatie kunnen UAV's snel worden ingezet om de computationele capaciteit van lokale servers te ondersteunen, waardoor netwerkcongestie wordt verminderd.
De ontwikkeling van FUSION was een reactie op vier fundamentele uitdagingen in huidige netwerkstructuren. De onderzoekers wezen op de onzekerheid van werkbelastingen in tijd en ruimte, de complexe wisselwerking tussen de mobiliteit van voertuigen en de capaciteit van de drones, de risico's bij contracten gebaseerd op voorspellingen, en de uiteenlopende eisen aan de kwaliteit van dienstverlening (QoS) voor verschillende typen gebruikers.
Om deze hindernissen te overwinnen, hanteert het systeem een tweeledige aanpak. In een eerste offline fase wordt een 'liquid neural network' gebruikt om de toekomstige vraag van servers te voorspellen. Daarnaast wordt een geoptimaliseerd schema voor mierenkolonies ingezet om de meest efficiënte routes voor de agent pairs te bepalen. De samenwerking tussen servers en deze eenheden wordt geregeld via een veuringmechanisme.
Zodra het systeem online is, wordt de taakplanning behandeld als een 'exact-potential game'. De onderzoekers hebben hiervoor een algoritme ontwikkeld dat werkt via 'best-response dynamics'. Uit theoretische analyses blijkt dat dit proces convergeert naar een Nash-evenwicht, wat resulteert in een stabiele en efficiënte toewijzing van de beschikbare middelen.
De effectiviteit van het model is gevalideerd met zowel synthetische als reële data over netwerkbelasting. De resultaten wijzen uit dat FUSION een hoger sociaal welzijn behaalt dan bestaande referentiemodellen, terwijl de vertraging in interacties en het energieverbruik voor signalering gelijk blijven aan de benchmarks. In de analyse op wordt bovendien gesteld dat het offline mechanisme voldoet aan criteria van budgetbalans, individuele rationaliteit en een vorm van waarachtigheid.
Hoewel de term 'Fusion' in digitale zoekopdrachten ook wordt geassocieerd met commerciële software, zoals de software van autodesk.com, is er geen inhoudelijke link tussen beide. Pogingen om via andere pagina's van autodesk.com aanvullende context te vinden, bleven zonder resultaat door toegangsbeperkingen. Dit bevestigt dat de wetenschappelijke doorbraak in lucht-grondnetwerken een volledig ander domein beslaat dan de commerciële softwareproducten van het bedrijf.