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L’intelligenza artificiale sta entrando anche nel mondo delle radiocomunicazioni. Non si tratta soltanto di chatbot capaci di spiegare un circuito, ma di algoritmi che possono analizzare lo spettro, classificare segnali, ridurre il rumore e automatizzare parte della gestione di una stazione.
Per il radioamatore si apre un nuovo campo di sperimentazione. Come ogni tecnologia potente, però, l’intelligenza artificiale può migliorare l’attività oppure ridurla a un processo opaco e automatico.
Riconoscimento dei segnali
Un waterfall contiene forme caratteristiche: portanti strette, segnali digitali, modulazioni analogiche, impulsi e rumore.
Un algoritmo di visione artificiale può essere addestrato a riconoscere queste forme in modo simile a quanto avviene con gli oggetti presenti in una fotografia. Studi recenti hanno adattato modelli di rilevamento visivo alla classificazione di segnali rappresentati nello spettrogramma.
In ambito radioamatoriale questo potrebbe permettere di:
- identificare automaticamente un modo digitale;
- segnalare l’apparizione di un beacon;
- rilevare una trasmissione anomala;
- distinguere rumore e segnali reali;
- classificare l’attività presente in una porzione di banda.
L’algoritmo non “ascolta” come una persona. Confronta i dati ricevuti con i modelli appresi durante l’addestramento.
Riduzione intelligente del rumore
I tradizionali noise blanker e filtri DSP seguono regole definite. Un sistema basato su machine learning può invece imparare le caratteristiche della voce e separarla da alcune forme di rumore.
Il risultato può essere impressionante, ma non sempre fedele. Quando il segnale è molto debole, il sistema rischia di ricostruire ciò che ritiene probabile, producendo sillabe o parole che non erano realmente presenti.
Nel radiantismo questo aspetto è importante: un audio più gradevole non è necessariamente un audio più autentico.
Automazione del log
L’intelligenza artificiale può trascrivere una comunicazione, estrarre nominativo, rapporto e località e proporre automaticamente la registrazione del QSO.
Un’applicazione ben progettata potrebbe:
- ascoltare l’audio;
- riconoscere il nominativo;
- confrontarlo con il database;
- compilare i campi del log;
- chiedere conferma all’operatore.
Il passaggio finale dovrebbe rimanere sotto controllo umano. Nominativi simili, QRM e pronunce differenti possono produrre errori difficili da individuare.
Assistenza alla programmazione
Molti progetti radioamatoriali utilizzano microcontrollori, Raspberry Pi, GNU Radio, Node-RED e software scritto in Python.
Gli strumenti generativi possono aiutare a creare uno script, interpretare un messaggio di errore o produrre una prima configurazione. Possono però inventare librerie, parametri e comandi inesistenti. Il codice generato deve quindi essere compreso e verificato prima di essere installato su un sistema reale.
I rischi operativi
L’automazione può trasformarsi in un problema quando:
- trasmette senza un controllo adeguato;
- genera identificativi errati;
- inserisce collegamenti inesistenti nel log;
- interpreta il rumore come messaggio;
- modifica automaticamente frequenza o potenza;
- raccoglie dati personali senza necessità;
- invia a servizi esterni registrazioni e nominativi.
Un sistema collegato al PTT richiede cautele molto maggiori rispetto a un programma che si limita ad analizzare l’audio ricevuto.
La perdita delle competenze
Il rischio più profondo non è tecnico, ma culturale.
Se il software identifica ogni segnale, costruisce ogni antenna, compila ogni log e scrive ogni programma, il radioamatore può diventare un semplice utilizzatore.
L’intelligenza artificiale dovrebbe invece essere impiegata come strumento didattico: proporre un circuito, spiegare un algoritmo e suggerire una soluzione, lasciando all’operatore il compito di verificarla.
Conclusione
L’IA può ridurre il rumore, classificare segnali, assistere nella programmazione e rendere accessibili analisi complesse. Non deve però sostituire il giudizio umano.
Il radioamatore sperimenta per capire. Una tecnologia che fornisce risposte senza permettere di comprenderne il percorso rischia di essere efficiente, ma poco radioamatoriale!