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AIによる運用自動化で人手不足の解消を目指す

Beyond5G・6Gで進む情報通信の民主化(9)今後のローカル5G予測その3

中尾彰宏
東京大学大学院情報学環 教授
概要・テキスト
ローカル5Gの運用に関して、AIによって自動化できれば、コストの削減と同時に人手不足の解消にもつながると中尾氏は話す。そこで、通信領域でのAI活用研究としてコンテストを実施するなど、いろいろな取り組みが行われているのだが、衛星通信との連携に関しても研究開発が進められている。最終話の今回は、今後のローカル5G予測第3弾として、ローカル5Gへの機械学習・AI機能のインテグレーションについて、またBeyond5G・6Gに向けた具体的な取り組みについて語る。(全9話中第9話)
時間:13:37
収録日:2021/01/27
追加日:2021/05/12
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≪全文≫

●AIによる運用自動化で人手不足の問題を解決させる


 それから3番目のトピックとしては、ローカル5Gに機械学習やAI機能のインテグレーションをしていくことが考えられます。ローカル5Gはこれまで機器の話だけをしてきましたが、運用の問題もあります。運用するためには非常に多くの知見を必要としますが、これらが機械学習やAIによって実際に人の手を借りなくても運用を自動化することができれば、結果的にコストを削減することができます。あるいは現在、ネットワーク業界では運用の人手不足の問題がありますが、自動的に最適な通信の提供ができれば、こうした人手不足の問題も解決すると思われます。

 ローカル5Gをはじめとする民主化された自営モバイル網は、こうした最新技術を実装可能な環境として期待をされており、われわれはAIとML(マシンラーニング)のインテグレーションについて議論をしています。もし興味があれば、(スライドにある)ITUの記事になりますが、私が書いたものがありますので、ぜひ読んでもらえればと思います。


●通信領域でのAI活用研究としてコンテストを実施


 実際にこのようなAIとマシンラーニングの技術を5Gで使っていく、あるいはローカル5Gで使っていくためにはいろいろな努力をしなくてはなりません。総務省「5GMF」の後援のもと、ITの1つの取り組みとして、われわれの「RISING」という学会がさまざまな組織と協力をして、また支援を受けながら、スライドにあるようなコンテストを実施しています。

 実際にKDDI、NECから5GインフラにAIやマシンラーニングを入れていった際にどのような障害予測、障害検知ができたりするかといった面白い問題を作ってもらい、世界中の人が参加してコンテストの形式でその能力を競うといった取り組みをしてみました。

 スライドでお伝えしているコンテストはTTCから賞金と賞状、KDDI、NECからも賞金が準備され、また日本のコンテストを勝ち進んで最終的にITUで上位入賞しますと、ITUからも賞金が出るといった試みとなります。主に学術機関を対象として、学生が主体となってローカル5G、あるいは5Gインフラに機械学習を適用していくといった問題に取り組んでいます。

 2021年が初めての取り組み...
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