NEC、AIを活用しローカル5Gを常時高品質に利用可能にする学習型通信分析技術を開発

企業や自治体等などで、ニーズに応じて個別に利用できる自営無線網としてローカル5Gの導入が検討されている。

ローカル5Gの特長である高速・大容量、低遅延などの効果をシステム全体で常に発揮するためには、単に機器を設置するというだけでなく、5G基地局から接続先のサーバまでの通信混雑や競合を回避する運用が重要である。

通信キャリアが運用する公衆無線網では、通信品質劣化が発生する都度、ネットワークの専門家が数日を費やして、通信状態の分析と分析に基づく各通信の優先度や速度の調整を行うことで、混雑や競合を回避する運用が行われている。しかし、専門家がいない自営無線網においてはこうした分析・運用が課題となっている。

日本電気株式会社(以下、NEC)は、ローカル5Gなどの自営無線網においてネットワークの専門家なしでも、混雑や競合による品質劣化を回避して、常時高品質で利用できるようにする、学習型通信分析技術を開発した。

同技術は、現在流れている通信トラフィックの特徴から、動画や静止画、テキストデータといった通信種別とそれぞれの時間あたりの通信量を高精度かつリアルタイムに推定し、人手を介さず学習することで、利用状況の変化に自動で追従するという。

事前に学習する従来手法では、設置環境や通信の利用状況が変わるたびに膨大な教師データが必要なのに対し、今回開発された手法では、教師なし学習をベースとしているため、過去と最新モデルの類似度に基づいてモデルパラメータを自動で更新することで、利用状況の変化などにも自動で追従することができる。

同技術により、ネットワークに関する専門家がいなくても、ローカル5Gで多数の端末や多様なアプリケーションを導入して、高い性能で安定的に利用することができるようになる。

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