5G+AI：将来的には1+1>2の効果は得られるのか？

情報産業革命以来、人々の生活は大きく変化しました。それぞれの新しいテクノロジーの出現は、さまざまなレベル、角度、次元から私たちの生活に影響を与え、さらには変化をもたらし続けるでしょう。

5Gテクノロジーが登場する前から、人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティングなどの新しいテクノロジーがすでに登場していました。ガートナーの技術成熟曲線によると、ビッグデータとクラウドコンピューティングは、誘発段階から拡大段階、幻滅段階、上昇段階を経て、現在は安定段階に至っています。

ディープラーニングベースの人工知能とエッジコンピューティングは依然としてインフレ期のピークにありますが、モノのインターネットは徐々に幻滅期に入り始めています。これらの技術はそれぞれの分野で常に発展していますが、それらが統合され、協調的に発展することができれば、新たな力が生まれ、人類社会に大きな変化をもたらす可能性があります。

現在、5Gは徐々に商用化され、市場でその技術的な魅力とビジネスの見通しを示し始めています。人工知能の発展は各国の国家戦略の発展に組み込まれ、国家と社会の発展の強力な原動力となっている。今後、5G+AIはどのように融合していくのでしょうか？そして、どんな魅力を生み出すのでしょうか？

人工知能と5G

人工知能技術の発展は、アルゴリズム、計算能力、データのサポートと切り離せません。アルゴリズムや計算能力に大きな進歩があったとしても、人工知能システムが定着するには、現実世界のシナリオにおけるビッグデータに依存しています。

これまでの 4G 時代には、位置情報、モバイル ソーシャル ネットワーキング、ショート ビデオなど、多くの新しい産業が生まれました。しかし、多くの産業分野では、発展は依然として非常に遅い状態にあります。 4G は新しいサービス方法とビジネス モデルをもたらしますが、同時に、4G ネットワークがインテリジェント時代の急速に高まるニーズを満たすには程遠いことも示しています。

5Gの登場はまさに4G時代には解決できなかった問題を解決するためであり、その核心はさまざまな垂直分野へのサポートにあります。

将来、5​​G ネットワークは必然的にさらに多くのデータをもたらすため、そのデータを処理および変換するにはビッグデータと人工知能の技術が必要になります。 5G ネットワークにより、必然的にクラウド プラットフォーム サービスがさらに増加し​​、より多くの中小企業や小規模顧客がより高速なアクセス速度とコンピューティング サービスを享受できるようになります。

同時に、5G ネットワークの複雑さにより、ネットワークの運用と保守に前例のない課題も生じています。これは人工知能にとって理想的な環境です。

2019年のMWCバルセロナカンファレンスでは、インテリジェントネットワークの運用と保守が人工知能分野で最もホットな応用シナリオとなりました。 5Gと人工知能の技術的な補完性と密接なつながりにより、将来的には「1+1>2」効果が生まれるはずです。

人工知能の概念は1956年のダートマス会議で生まれました。その技術開発もいくつかの浮き沈みを経験してきましたが、最終的に2016年にGoogleがAlphaGoロボットを発表し、人工知能は再び時代の発展の最前線に登場しました。画像認識や音声認識などの人工知能をベースにした企業や製品も次々と登場しています。

しかし、人工知能は非常に人気があり、幅広い応用シナリオがあるにもかかわらず、私たちの生活に本当に影響を与えることができる応用は多くありません。スマートレコメンデーション、スマートマーケティング、スマートスピーカーなどのアプリケーションの出現は、ビジネスモデルと業務効率を変えると同時に、次のような疑問も生じさせます。人工知能はこれらのことしかできないのでしょうか。なぜ人工知能の商用アプリケーションはこれほど少ないのでしょうか。社会の効率を真に向上させる人工知能アプリケーションはさらに稀です。

その理由は、人工知能が工業生産やさまざまな生活応用シナリオに参入すると、セキュリティ管理、生産コストの高さ、製品品質の低下、データ収集の難しさなど、多くの問題に直面することになるからです。

5G は、人工知能の推進過程で直面する問題をどのように解決するのでしょうか?

昔は、財布なしで生活するとは想像もできませんでしたが、今では財布は私たちの生活の標準になっています。 4Gモバイルインターネットは、位置情報、モバイルソーシャル、ショートビデオなどのサービスを生み出し、人々の日常生活を大幅に便利にし、社会の生産性と生産効率を大幅に向上させました。

そして、将来の5Gネットワ​​ークは、大きな帯域幅、大規模な接続、低遅延という特徴を備え、必然的に私たちの想像を超える新しいアプリケーション体験をもたらし、より大規模で大規模な人工知能アプリケーションの実装も可能にするでしょう。自動運転、VR/AR、クラウドロボットなどを例に、人工知能の推進において直面する問題を5Gネットワ​​ークがどのように解決できるかを説明します。

自動運転は、おそらく最も期待されている人工知能の応用です。人工知能を活用することで、交通渋滞を効果的に緩和し、交通事故を減らすことができ、安全で効率的な移動手段を構築することができます。現状では、自動運転は一部の特定分野（公共交通機関、鉄道輸送など）ではすでに実用化されています。

しかし、完全な自動運転が実現するまでには、まだ長い道のりが残っています。その理由は、現在の自動運転技術では緊急事態にタイムリーかつ効果的に対処できないためです。成熟した自動運転には、成熟した認識機能、成熟した意思決定機能、成熟した制御機能が必要です。自動運転は理論的には可能ですが、非常に高価です。

現在、主流の自動運転ソリューションはすべて LiDAR を使用していますが、LiDAR ナビゲーション技術の開発を制限する重要な問題は価格です。 Velodyne の 64 ライン LiDAR は数万ドルの費用がかかり、商用の自動運転アプリケーションには明らかに適していません。

ライダーの代わりに純粋な視覚を使用する百度のアポロライト自動運転ソリューションは、コストを効果的に抑制できるものの、ナビゲーション技術の統合によりシステムの信頼性がさらに向上するため、単一のナビゲーション方法では慎重な自動車メーカーが自動運転の安全性を心配せざるを得ない。

結局、交通事故が起きれば自動運転は「バブル」になってしまうかもしれない！

そのため、自動運転のコストが高いという問題を解決するためには、車両、道路、車両、車両とネットワークを連携させるコネクテッドビークルネットワークを構築することが、自動運転のコストを削減し、道路の安全性を向上させる重要なソリューションとなります。

5Gネットワ​​ークをベースとしたV2X（Vehicle-to-everything）技術は、LIDARなどのセンサーの機能とは異なる、無線センサー認識ソリューションです。 V2Xにより車両間で情報を共有できるため、隠れたリスクを検出し、自動運転の認識範囲を拡大し、自動運転の安全性をさらに向上させ、商用利用の高コストを削減できます。

10月22日、上海で開催された2019年中国自動車技術者協会年次会議・展示会（SAECCE 2019）で、クアルコムの技術標準担当シニアディレクターの李燕氏は、V2Xは今後1、2年で全面展開される可能性があると述べた。

新しい VR/AR 情報インタラクション技術の急速な発展は、コンピュータービジョンやヒューマンコンピューターインタラクションなどの関連分野における人工知能技術の進歩の恩恵を受けています。しかし、VR/AR コンテンツのビットレートは非常に高く、既存の 4K/8K ビデオのビットレートをはるかに超えており、VR/AR コンテンツには大量の画像、音声、視点の情報が含まれているため、VR/AR では動作ネットワークの帯域幅に高い要件を課さざるを得ません。

クラウドロボットは、人工知能技術とネットワーク通信を組み合わせた典型的な例であり、その発展は必然的に私たちの日常生活を変えるでしょう。しかし、現在の4Gネットワ​​ークは帯域幅と遅延によって制限されており、クラウドロボットが環境の変化にタイムリーに対応することは不可能であり、クラウドロボットの大規模な推進と開発に大きな影響を与えています。

まとめると、自動運転は大規模なネットワーク接続の需要をもたらし、VR/AR はネットワーク帯域幅の需要の急増を引き起こし、クラウド ロボットはネットワーク遅延に対する高い要件を生み出します。そして、大規模接続、低遅延、高帯域幅に基づく 5G ネットワークは、人工知能アプリケーションの急速な発展をサポートし、スマートライフの新たな章を開きます。

5Gスマートネットワークを構築するには？

5G ネットワークによって柔軟性とパフォーマンスが大幅に向上すると、ネットワーク運用の複雑さも変化します。つまり、5G は人工知能アプリケーションの商用化を促進する一方で、5G の保守、管理、運用を比較的複雑にします。人工知能は複雑な問題を処理する自然な能力を備えており、5Gネットワ​​ークの運用と保守の複雑さを大幅に軽減し、低コストで効率的なネットワーク運用を実現します。

以下では、ネットワーク スライシング テクノロジー、ユーザー エクスペリエンス評価、Massive MIMO アンテナ最適化という 3 つの側面から、人工知能が 5G インテリジェント ネットワークの運用と保守にどのように役立つかについて説明します。

5G ネットワーク スライシング

5G ネットワーク スライシングにより、ネットワーク オペレーターは各垂直産業のネットワーク要件をカスタマイズし、さまざまなアプリケーション シナリオのネットワーク要件を動的に保証できるようになります。しかし、このスライシング技術には、エンドツーエンドの管理に加え、物理層、スライスネットワーク層、アプリケーション層の管理も必要となるため、従来の運用方法では、このタイプのネットワークスライシングによってもたらされる運用上のニーズを満たすことは不可能です。

逆に、AI クラスタリング、分析、最適化テクノロジーは、ユーザーのニーズを包括的に監視してネットワーク スライシング戦略を最適化できるため、ネットワーク管理の自動化の度合いが向上し、ネットワーク操作の複雑さとスライス ネットワークの柔軟性のバランスが取れます。

ユーザーエクスペリエンス評価

今後の5G時代では、VR/ARの継続的な発展により、よりパーソナライズされた没入型アプリケーション体験が生まれるでしょう。

しかし、ユーザーの視覚、聴覚、触覚、およびパーソナライズされた人間とコンピュータの相互作用の程度をどのように評価するかは、不確実な問題になります。人工知能の画像認識、感情分析、音声認識、総合分析技術を活用して、ユーザーエクスペリエンスを総合的に評価し、動的ネットワークリソースのパーソナライズされたスケジュールと管理を実現します。

もちろん、5Gネットワ​​ークの運用プロセスでは、データの収集、認識、実行効果の評価も行われます。ネットワーク層のさまざまなニーズと組み合わせて、ネットワークサービスと管理機能をターゲットを絞って展開し、5Gネットワ​​ーク運用のメリットを最大化します。

大規模MIMOアンテナの最適化

Massive MIMO大規模アンテナ技術は、5Gネットワ​​ーク技術における重要な革新技術です。4Gネットワ​​ークの3D-MIMO技術と比較して、ブロードキャストビームが多く、重みテンプレートの選択スペースが大きくなっています。隣接セルのビームタイミング構成は、ネットワークの「干渉調整」に影響を与える可能性があり、5Gネットワ​​ーク構成の難易度がさらに高まります。特に、ネットワーク カバレッジ、干渉、容量の最適化された設計には、より高い要件が課されます。

これまで、エキスパートシステムに基づく従来のアンテナ最適化ソリューションは、もはやニーズを満たすことができませんでした。そのため、人工知能の手法を使用して、ネットワークの自動構成を実現し、5G基地局のカバレッジ、干渉、容量の最適設計を実現できます。また、パフォーマンスの検出と需要の変化に応じて、アンテナ構成が動的に調整および最適化され、ネットワークのインテリジェントな運用が実現されます。

結論は

将来的には、5G 接続があらゆる場所で利用され、人工知能もあらゆる場所で利用されるようになります。 「5G+AI」は、ネットワーク運用のインテリジェンスを向上させ、ユーザーにさらに便利で興味深いインテリジェントサービスを提供するだけでなく、より多くの人工知能アプリケーションを生み出し、人工知能が社会、企業、個人にさらに良いサービスを提供できるようにします。 「5G+AI」の統合は、将来のインテリジェント社会を構築するための重要な基礎の一つとなっています。

人工知能の応用範囲は広いですが、社会の利益を真に向上させることができる応用は多くありません。その理由は、人工知能が実際の生活の応用シナリオに入ると、セキュリティ管理、生産コストの高さ、製品品質の低下など、多くの問題に直面するからです。大規模接続、低遅延、大帯域幅などの5Gの特徴は、人工知能の継続的な推進における抜け穴を補うだけです。

逆に、多くのカスタマイズ、スライス、多次元の 5G ネットワークを使用すると、5G の運用と保守の管理が不確実かつ複雑になります。人工知能の不確実な問題を処理する能力は、5Gの運用と保守管理の知能を効果的に向上させ、社会のインテリジェントな発展を促進することができます。

「5G+AI」はまさに社会を変えるという壮大な目標を達成できる！