<div dir="ltr">Greetings all, <div><br>This is a task with a very soft deadline of this Wednesday 18 May, but I'm putting it out to the list for two reasons. First, you all should see what we're doing at the TAC, and second, it's a really cool assignment and I know some of you will have valuable opinions and contributions to add.<br><br>The AI/ML SWG has given us an assignment to produce a "hot take" on Bandwidth. Where are we at (with a US-centric view) in terms of using the spectrum efficiently and well, where do we expect to end up in terms of Bandwidth occupancy, and what can AI/ML do to contribute to the "Bandwidth question"? What role does AI/ML play with respect to choices about Bandwidth? <br><br>Our counterpart on this assignment at the FCC is Kambiz Rahnavardy, and he's super helpful and informed. <br><br>Here's the draft so far (included below the bar line).<br><br>We're looking for any contributions to any part of this, edits, comment, critique, but especially some numbers or cases or specific examples. Kambiz has a CBRS and C/S band focus, so he's working on some content there. <br><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr">-Michelle Thompson</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-<br><br><br><br>Bandwidth Report 18 May 2022<br>FCC TAC AI/ML Safe Uses SWG<br>Kambiz<br>Michelle</div><div dir="ltr">et al (your name here)<br><br>Bandwidth is the frequency or span of frequencies used for a particular communications function. <br><br>Bandwidth is also widely used to mean the rate of data delivered through a system. Datarate or throughput is closely related to and limited by the occupied frequency range of the channel, service, or transmission, but these two terms are not synonymous. When we talk about the frequency range occupied by a signal, we will use Bandwidth. When we talk about the amount of data delivered by a signal per unit time, we will use Throughput. <br><br>Bandwidth, along with the signal-to-noise ratio, determines how close we are to achieving channel capacity. <br><br>Channel Capacity = Bandwidth * log2(1 + SNR) bits/sec<br><br>The channel capacity limits our ability to detect and correct errors in digital signals. It’s a limitation that is related to the physics of entropy. Due to decades of productive work, there are a variety of error correcting codes that produce spectral efficiencies and therefore Throughput very close to this channel capacity limit. Two examples of very high-performance codes are Polar Codes, used terrestrially in 5G, and LDPC codes, used in space within DVB-S2/X protocols. <br><br>A high Bandwidth signal does not necessarily produce a high Throughput data stream. In the case of a very low signal-to-noise ratio, the Throughput may be very low compared to the occupied Bandwidth.<br><br>There are a variety of constraints and incentives in the design of communications systems. Bandwidth can be found as both an input parameter and as an output quantity. <br><br>We are almost never completely free to set the Bandwidth in a communications system. There are regulatory, theoretical, and practical limits. Regulations may directly limit Bandwidth or may limit the parameters we use to calculate Bandwidth. Broadband signals generally require high-performance components to transmit and receive. High performance usually means high cost. We may want to have more Bandwidth, but we may simply not be able to afford the components required. <br><br>We commonly think of communications design as maximizing Throughput. There are obvious economic benefits for being able to sell the maximum achievable capacity to customers. All else being equal, a system that allows 100 simultaneous customers within a geographic area will produce more revenue than one that can only support 60.<br><br>Throughput has balancing requirements. For example, for a mobile device, power consumption is a hard limit. Higher Throughput and broader Bandwidths consume more power. Trade-offs between performance and power consumption depend on multiple factors that may include device cost, acceptable market price, usage patterns of the target demographic, carrier requirements, customer expectations and more. <br><br>There are IoT devices that operate at extremely low Throughput in very modest Bandwidths on very low power. There are devices that can remain in the field reporting telemetry for multiple years on a small battery. In other words, Bandwidth and Throughput are not blindly maximized. We should think of Bandwidth (and therefore Throughput) as things we almost always optimize in the presence of many other constraints and factors. AI/ML has a powerful role in communications system design because it can determine optimal solutions in complex search spaces that would simply take too long to converge using other methods. <br><br>Bandwidth is almost always fixed in our communications products. The vision of dynamic spectrum allocation and cognitive radio, with reconfigurable radios that perfectly fill in the sea of the noise floor with efficient digital signaling is often projected as requiring Bandwidth flexibility. Very few radios are capable of Bandwidth agility. The most relevant practical reason is that new Bandwidths mean new filters, and filters are expensive. Changing the Bandwidth on the fly means changing filters on the fly. Polyphase filter banks are a solution, but agility (maneuverability) comes at a cost, which is paid either in instability or massive amounts of parallelized hardware. Polyphase filter banks can be generated on the fly by AI/ML or they can be pre-rolled. Either way, flexibility with respect to Bandwidth is costly. Where the AI/ML is done, at this point in time, doesn’t provide much traction outside of the lab or highly specialized and very expensive applications. If we want the ability to modify Bandwidth to adapt to channel or market conditions, then we have to pay in terms of current consumption, component performance requirements, and complexity. AI/ML can and does attack and address the component problem today, but AI/ML is not producing affordable communications systems architectures at this time. Our theoretical systems architectural reach exceeds our component level grasp. This is very likely something that will change. AI/ML assisted component improvements will lead to power consumption reduction and component level performance. That’s the bottleneck. <br><br>In other words, the technical debt incurred with AI/ML cognitive radio systems can exceed what any company or country is can currently afford. For example, we can consider the Joint Tactical Radio System (JTRS). The goal of this program was to replace existing legacy radios in the American military with a single set of software-defined radios that could be reconfigured in the field. Even without autonomous AI/ML assisted functionality, the large size and weight necessary to support the desired adaptability and flexibility were judged to be much too large to deploy.<br><br>AI/ML has a large role in designing better (fixed Bandwidth) communications systems because the role of AI/ML in areas such as microwave component design is rapidly growing. The continuing march of miniaturization is a large factor in how radios like JTRS will eventually be affordable to field. <br><br>What do we currently manage to do in terms of bandwidth occupancy? This question is nearly impossible to answer compactly, as there’s an enormous landscape of services, channels, products, and protocols. There are some similarities across the spectrum (pun intended). As we know, Bandwidth is almost always fixed in deployed systems and this mandate often comes from outside the engineering design cycle. A cellular handset company can’t arbitrarily change the Bandwidth allocated to the cellular service, even if there were compelling engineering reasons. Changes to deployed device and system Bandwidth are almost always very expensive. Obtaining more Bandwidth can be done by innovating and investing in the current spectrum allocation and/or taking spectrum from others. Both (engineering refactoring and regulatory efforts) are complex processes where AI/ML is already playing a role or soon will. <br><br>AI/ML applied to the regulatory process itself, in order to produce optimized spectral Bandwidth allocations and policies, can be an enormously valuable input. It can also be a highly destructive one. An AI/ML model trained only on commercial data would annihilate every other use of the spectrum. These non-commercial uses are valid and are necessary conditions for the generation and justification of successful companies in the first place. Educational, non-profit, small company, amateur, scientific, and unlicensed value is easy to zero out in a spreadsheet that only honors price to earnings ratio of large publicly traded companies. <br><br>AI/ML is only as good as the data it saw in training. <br><br>What do we aspire to in terms of bandwidth occupancy? At this point, we aspire to optimize Bandwidth and Throughput to best achieve communications goals. Those goals may be conflicting. This is why we have an FCC. The FCC allocates Bandwidth to produce activity that is judged to have positive social, economic, political, and security benefits for the United States. <br><br>At this point, the only actors that can achieve this balance is humans. AI/ML does not yet replace the human in the regulatory loop. The training data required to perform a regulatory role has not been defined, tagged, or cleaned. AI/ML can and should be part of the process because of the enormous power it has to cut through properly defined search spaces. <br><br>What can we currently manage to do in terms of data rate or throughput?<br><br>What do we aspire to in terms of data rate or throughput? <br><br>Where can AI/ML “help”? (Have to define who is being helped, really. Some of these effects are highly negative to consumers while being highly beneficial to large companies). <br><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>