AI スペクトルをめぐる戦いは 5G にとって何を意味するのでしょうか?

インテリジェントな都市変革の活発なトレンドの中で、AI を使用して交通渋滞を管理することは、誰もが多かれ少なかれ耳にしたことがあるはずです。では、目に見えないデータハイウェイを管理するために AI を使用するのはどうでしょうか?

そうです、それは同様に注目されている5G構築を指します。

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現在、ほとんどの読者は 5G にとってのスペクトルの重要性を理解しているでしょう。また、スペクトルを取得する方法は、競争オークション、または州による割り当てとライセンスの発行を通じて、比較的直接的です。現在、各国間の周波数資源をめぐる競争はとうに終結しており、建設コストの高騰に直面している事業者にとって、周波数の利用率をいかに向上させるかが当然の最優先事項となっている。

その中で、スペクトルの共有はスペクトル不足の状況を終わらせる重要な方法であると考えられています。しかし、時間が経つにつれて、無視できない問題が数多く発生します。 AIは5Gの実現のペースにどのような影響を与えるのでしょうか?

スペクトル共有の何がそんなに難しいのでしょうか?

まず最初に明確にする必要があるのは、スペクトル共有とは何かということです。

簡単に言えば、異なる規格のネットワークが、独自のビジネス条件に基づいてスペクトル リソースの一部を解放し、他のネットワークと共有できるようになります。例えば、5Gの初期段階で、元の4Gスペクトルの一部を5G用に分割すると、4Gの利用可能なスペクトルが直接減少します。同時に、5G端末はそれほど多くなく、割り当てられたスペクトルが無駄になる可能性があります。

そうすれば、高、中、低周波数帯域のスペクトル共有が実現し、元々の「4G専用」と「5G専用」のチャネルで、互いに干渉することなく自由にデータを送信できるようになります。スーパーカーと普通の車が同じ道路を一緒に走れるのと同じように、このようなネットワーク統合の状況は、スペクトルの供給と需要の矛盾をより効果的に緩和するでしょう。

実際、3GPP が 5G 標準を加速させた 2017 年の早い時期に、5G NR スペクトル共有の研究も導入し、スペクトル共有を 5G 標準の不可欠な部分にしました。しかし、これまでのところ、スペクトル共有は広く推進されてはいない。

オペレーターが十分に強力でないというわけではありませんが、それを適用することを困難にする根本的な理由は、業界が一つずつ解決する必要があります。

1 つ目は技術的な課題です。スペクトル共有とは、2 つの無線通信ネットワークが同じ周波数帯域を共有できるようにすることを意味しますが、チャネル間で相互干渉などの互換性の問題が簡単に発生する可能性があります。

例えば、4Gは比較的広範なチャネル構成を持つブロードバンドシステムですが、5Gもさまざまな物理チャネルを持つブロードバンドシステムです。2つの規格の物理チャネル間の干渉を防ぐために、「衝突」を回避するための非常に正確な「トラフィックルール」を提案する必要があります。

同時に、共存するネットワーク標準の数が増えるにつれて、共有の難しさがさらに増しています。既存の2G/3G/4G/5Gに加え、衛星インターネット、軍事システムなども拡大しています。

早くも2015年に、米国連邦通信委員会（FCC）は、帯域幅150MHzの市民ブロードバンド無線サービス（CBRS）帯域をリリースし、他のユーザーがこの帯域を使用して、不足し、ますます混雑するスペクトルリソースの圧力を軽減できるようにしました。しかし、2G/3Gなどのネットワークの周波数を減らしたり、ネットワークから撤退したりすることは、一朝一夕で実現できるものではありません。この期間中、5Gの構築と周波数の需給をどのように調整するかが、事業者が生き残るための必須条件となっている。

AIという「特別な薬」は5Gに何をもたらすのか？

5Gが一連の基本的な準備を完了した後は、産業チェーンの中間層に移行し、運用効率を向上させ、ユーザーエクスペリエンスと商業的利益の二重の保証を実現する方法について真剣に考える必要があります。

私たちの考えでは、合理的に調整できる AI アルゴリズムは、5G ネットワークと現実世界をサポートするために最も重要な存在である可能性があります。少なくともスペクトル共有においては、AI は次の 3 つの重要な役割を果たすことができます。

一つ目は正確な認識です。スペクトル プールの使用を管理するには、すべてのノードに対する完全な可視性が必要であり、弱い環境でも他の無線波への RF 干渉なしに共有を正常に実行できることが保証されます。これまで、電磁スペクトルのエネルギー変動を検出するには自動検出器に頼るしかありませんでしたが、これらの検出器は十分な識別能力を欠いていたことが多く、レーダーなどの重要な信号を混同したり無視したりすることがよくありました。 AIは検出器の認識精度を向上させることができます。

つい最近、米国国立標準技術研究所 (NIST) は、60 秒間のレーダー信号スペクトルを約 15,000 個認識できるように 8 つのディープラーニング アルゴリズムをトレーニングしました。

2つ目はインテリジェントなスケジューリングです。複数の規格が共存しているため、ネットワーク トラフィックのホット スポット ピークの変化を予測することがさらに困難になっています。インテリジェント アルゴリズムは、実際のトラフィック需要に基づいて 4G と 5G 間のシステム容量を再調整できるため、ハイブリッド ネットワーキング 5G ソリューション内のすべてのデバイスが常に最適なパフォーマンスを維持できます。

たとえば、Huawei の CloudAIR ソリューションと Ericsson のスペクトル共有ソフトウェアは、インテリジェントなスケジューリング アルゴリズムを使用して、4G と 5G を同じキャリア周波数で同時に実行し、オンデマンドで割り当てることを可能にします。

3つ目は効率的な展開です。 5G 事業者間の最終的な競争は、依然としてビジネス イノベーションに帰着します。ただし、サービスの種類によってネットワーク指標に対する要件は大きく異なります。大規模な IoT ネットワークの段階的な導入により、事業者の収容能力に対する要求も高まっています。多様なビジネスニーズと迅速なアプリケーション開発をサポートし、ユーザーからの投資収益をできるだけ早く得るためには、AI の効率的な展開機能を活用してアプリケーションを迅速にリリースし、ユーザーが最高の 5G エクスペリエンスを得られるよう最初に支援することが重要です。

つまり、5G 周波数帯をめぐる戦いにおいて、AI を活用して洗練された管理を実現することは、トップレベルの設計者、オペレーター、インフラ サプライヤー、開発者、その他の実務者が協力して構築する必要がある提案です。

将来の業界のチャンスはどこにあるでしょうか?

数十億人のインターネットユーザーを運ぶ通信システムを改善するのは容易ではありません。しかし、課題はチャンスでもあります。

周波数共有という技術の旗を奪い合う競争でリードできるのは、明らかに「水運び」として5G革命の最初の金鉱を最初に掘り出すことになるだろう。

現在、チャンスが生まれる可能性が高い分野の一つは、クラウド ネットワーク インフラストラクチャです。

異なるオペレータのビジネスニーズは時間、空間、周波数において一貫性がないため、複数のオペレータのスペクトル間で共有インターフェースを確立して情報を交換し、スペクトル共有ルールを交渉する必要があります。しかし、競争のため、オペレータはより詳細な機密情報を交換することを望まず、また望んでいません。では、あいまいな情報に基づいてスペクトルリソースをどのように規制すればよいのでしょうか。現在、多くのAI機能がクラウドに統合されており、コアネットワーククラウドはオペレータのエアインターフェースリソースの多次元統合を実現できることがわかっており、これは一般的な傾向になっています。

もう 1 つは、端末をまたいだ広範な IoT です。

周知のとおり、産業インターネット、自動車インターネットなどのインテリジェント化には、複数のネットワークシステムが複数の端末と安定した接続を確立することが必要であり、5Gアプリケーションの前哨基地であり、スペクトル共有のテストフィールドであると言えます。現在、政策ではその発展を支援するためにいくつかの新しい周波数帯域を割り当てることが計画されている。同時に、3つの事業者は、無線干渉が発生しないことを保証しながら、既存のネットワークを使用してNB-IoT（狭帯域IoT）の試験も実施している。将来のブロードバンドシステムの周波数共有と管理方法は、この分野で最初に生まれる可能性があり、業界自体が5Gの甘さを最初に味わう機会を得ることになるでしょう。

スペクトル戦争は、さらに遠い6G構築にまで拡大する可能性があります。スペクトル共有が技術的な青写真から現実へと真に移行するには、AI 業界からのサポートが不可欠です。そして、都市のインテリジェント化が一歩一歩進むにつれ、その方向性も徐々に見えてきています。