香港大学の黄凱斌氏：6G時代のエッジインテリジェンス、シャノンとチューリングの出会い

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5G時代は始まったばかりで、現在研究者たちは6Gに取り組み始めています。科学研究とは、実際には、ある世代を生み出し、ある世代を発展させることを意味します。 6G シナリオでは、新しい通信技術は人工知能 (AI) に何をもたらすのでしょうか?どのような革新的なアイデアをお持ちですか?

4月8日、AI TIME Young Scientists - AI 2000 Scholars Forumにおいて、香港大学電子工学部教授兼副部長の黄凱斌氏が「6G時代のエッジインテリジェンス：シャノンとチューリングの出会い」と題する報告を行い、無線通信の観点から見た6Gの利点とAIへの影響について解説した。例えば、彼は次のように述べました。

「シャノンの無線通信理論では、『すべてのデータビットは平等に作成される』とされています。チューリングが開拓した機械学習の分野では、データは『軽い』タイプと『重い』タイプに分けられます。実際、この 2 つのアイデアを有機的に組み合わせることによってのみ、最も効率的なアプリケーションを実現できます。」

さらに、彼は「空気」をコンピューターにすることを目的としたエアコンピューティングのアイデアも提案しました。具体的な「技術」は、ユーザーが同じスペクトルを使用して情報をアップロードできるようにすることで、無線の重ね合わせを使用して関連する重みとモデルを計算することです。この動きは、無線干渉の厄介な問題を「宝物」に変えることです。

以下はスピーチの全文です。AI Technology Review では、原文の意味を変えずに編集しています。

6G は第 6 世代の無線通信ネットワークを指し、5G よりもパフォーマンスが大幅に向上します。下の図に示すように、灰色は 5G を表し、6G では速度、無線伝送遅延、エネルギー効率が大幅に向上します。

なぜ6Gが必要なのでしょうか?重要なのは、いくつかの「未知の」アプリケーションをサポートできることです。たとえば、超現実的な拡張現実、高忠実度のモバイル ホログラフィック ディスプレイ、デジタル複製の処理には、6G ネットワークでサポートされる高速性と低遅延性が必要です。

コンピューティングの分野でも革命的な変化がいくつか起こるでしょう。10 年前は、多くのコンピューティングがクラウドと「データ センター」に配置されていました。現在、コンピューティングはネットワークのエッジに重点が置かれています。これは主に、モノのインターネットの規模がますます大きくなり、携帯電話やノートパソコンなど、そこに含まれる「小型デバイス」が数百億のレベルに達したためです。そのため、これらの小型デバイスに対応するために、コンピューティングは徐々に「センター」から「エッジ」へと移行してきました。

この動きにより、一方ではユーザーに高速なエクスペリエンスがもたらされ、他方ではデータのセキュリティがより確実に確保されます。結局のところ、エッジ コンピューティングでは、ユーザーがクラウドにデータをアップロードする必要はありません。

データの重要性は自明です。過去には、最も価値の高い企業は石油会社と銀行会社でした。現在、リストの上位にあるグーグル、フェイスブック、テスラなどの大企業は、いずれもビッグデータを保有している。データが増えれば増えるほど、AI が学習できる量も増えます。Forbes は、2025 年までに分析対象となるデータが約 150 兆 GB に達すると予測しています。

したがって、ネットワーク エッジのコンテキストでは、AI はどのようにしてこのような膨大な量のデータを処理するのでしょうか?データ伝送のプロセスは、簡単に言えば通信として理解できます。

ネットワーク通信は、AI のニーズだけでなく、マシン間通信 (mMTC)、オンライン ゲームと自動運転 (URLLC)、高解像度ストリーミング メディア (eMBB) などのニーズも満たす必要があります。したがって、インターネットの現状は、上の写真の「太った男」が示すように、すでに圧倒されています。したがって、コンピューティングのボトルネックを解消する方法を研究することで、エッジラーニングの効率を向上させることができます。

1Gから5Gまで、コンピューティング、知覚、制御、通信などのモジュールは個別に設計されていました。この孤立モードでは、コンピューティングのボトルネックの問題を解決できません。6Gの設計モードは融合であり、複数のモジュールを有機的に接続します。この接続プロセスは、「シャノン」と「チューリング」の考え方の衝突です。

1フェデレーテッドエッジラーニング

かつて、情報と通信は並行して発展してきた無関係な 2 つの分野でしたが、現在のエッジ ラーニングでは、これら 2 つの分野を組み合わせる必要があります。

従来の無線通信は、大量のデータをパイプラインで送信できるように、速度を最大化するように設計されたパイプラインのようなものです。言い換えれば、できるだけ多くのデータを高忠実度で送信できます。しかし、この設計では現在の問題を解決できなくなりました。 6G 時代では、データ伝送が多ければ多いほど良いのではなく、トレーニング モデルが速いほど良いのです。つまり、学習精度を制限しながら、できるだけ早く機械をトレーニングします。

したがって、「迅速な情報取得」を考慮すると、無線設計は革命的に変わります。従来の方法は、フェデレーテッド エッジ ラーニングです。コネクテッド カーやモノのインターネットなどの高密度端末シナリオでは、トレーニング データは通常、分散形式でさまざまなユーザー デバイスに生成され、保存されます。たとえば、Taobao や JD.com からの毎日のショッピング データは携帯電話に保存されます。データのプライバシーを確​​保しながら、ネットワークをより効率的にトレーニングするにはどうすればよいでしょうか。

ネットワークのエッジでフェデレーテッドラーニングを使用すると、端末ノードのコンピューティングリソースを最大限に活用し、ユーザーの個人情報を保護しながら、より広範で効率的な機械学習が可能になります。

具体的なアプローチは、各ユーザーの携帯電話が独自のデータを使用してモデルをトレーニングし、その後、中央システムがこれらのローカルモデルを収集して平均化し、より正確なモデルを取得するというものです。

しかし、小さなモデルを一つ一つ中央システムにアップロードするには、大量のデータ転送が必要であり、転送が一度で完了しないものや、数十回、数百回の転送が必要なものもあります。

2.コミュニケーションとAIの衝突

無線通信はこの問題をどのように解決するのでしょうか?無線コンピューティングとデータの重要性を考慮した通信という 2 つの例を挙げてみましょう。

最初の例は、「空気」をコンピューターに変えることを目的とした空中コンピューティングです。従来の無線通信が直面する問題は「過負荷」です。たとえば、すべてのユーザーは「パイプライン」を通じて基地局に到達しようと信号を送信しますが、空中での無線信号の重なりにより無線干渉が発生します。したがって、分散コンピューティングの考え方に基づいてシステムを再設計する必要があります。

フェデレーテッドエッジコンピューティングに戻ります。前述したように、フェデレーション システムは実際には各ユーザーのモデルの「平均」計算を実行することを望んでおり、ユーザーはこの手順を実行するために小さなモデルをシステムにアップロードする必要があります。実際、空気中の電波の重ね合わせ状態を計算に利用することができます。実際、ユーザーが同じスペクトルでモデルを「空中」に送信すると、速度が非常に速くなり、空中で自然に重なり合います。つまり、これにより無線干渉は事実上「良いこと」に変わります。

エアコンピューティングの最大の利点は、レイテンシが大幅に削減されることです。上図に示すように、従来の無線伝送技術と比較すると、同様の精度を確保しながら遅延を数百倍削減できます。

2 番目の例は、データの重要性を考慮した通信です。シャノンの無線通信理論は「データビットは平等に生まれた」という考え方に基づいており、中国語では「データは平等に生まれた」と翻訳されます。チューリングに代表される機械学習の分野では、「データサンプルは決して等しく重要ではない！」とされており、データは「軽い」データと「重い」データに分けられます。

データの重要性は、未知の度合いで測定できます。たとえば、ロボットに本を与え、ロボットが「とても簡単だ」と言って、読んだ後にすべて理解したとしたら、それは良い本ではありません。つまり、この本の未知の度合いは非常に低く、機械に新しいことを教えたり、質問に答えたり、知識を拡大したりすることはできません。

したがって、両者の哲学を組み合わせて、無線システムを再設計する必要があります。上図に示すように、一部のユーザーデータを選択して基地局に送信する必要があります。チューリングの観点からは、最も重要なデータである未知数の多いデータが優先されます。一方、シャノンの観点からは、データの重要性を無視して、チャネルが最初に考慮すべき要素となります。これら 2 つの考え方は、データ多様性とチャネル多様性と呼ばれます。

データダイバーシティとチャネルダイバーシティの効果的な組み合わせが、6G システムの焦点です。私たちはこれに関して関連作業を実施しており、実験結果は非常に満足のいくものでした。上図の通り、データの重要度のみを考慮した場合はチャネル選択よりも効果は高くなりますが、両者を組み合わせると「データの重要度のみを考慮した場合」を上回る精度になります。したがって、この考え方の変化は私たちにとって多くの機会を生み出すでしょう。

3ビジョン: 宇宙、ロボット工学

6Gのビジョンの一つは、衛星を利用して地上にAIサービスを展開すること、つまり上空の数千、数万の衛星と地上の基地局を空地ネットワークで接続し、それをデータセンターに接続することです。これにより、自動運転、遠隔リアルタイム通信、緊急通信などが可能になります。

西安市の大学の私たちの協力チームは最近、衛星を打ち上げました。今後打ち上げられる複数の衛星で形成されるコンステレーションを活用し、「衛星を使ってAIアプリケーションを地上に送信する」というサービスの実現に向けて連携してまいります。

6G時代では、コミュニケーションは従来のものを超え、人と人の間のコミュニケーションだけでなく、機械同士のコミュニケーション、機械と人とのコミュニケーションも含まれます。現在、アナログ通信が復活し始めており、信頼性は高くないものの、非常に高速です。結局のところ、コーディングやモジュールなどの複雑なプロセスは必要ありません。

上記の内容が、皆様に何らかのアイデアを与えてくれることを願っています。