5GとAI: 現在と未来の補完的なテクノロジー

テクノロジーの世界では、人工知能と 5G、そしてそれらがもたらす変革の可能性について大きな話題が飛び交っています。これら 2 つのテクノロジーの興味深い点は、多くの業界に普遍的に適用可能であり、多くの業界の運営方法を変える可能性があることです。この点で、各テクノロジには独自のユースケースがあり、それらは密接に関連しています。 5G と AI を組み合わせることで、両方のテクノロジーのスピードと影響が増大します。新型コロナウイルス感染症により、ビデオ会議やネットワーク容量などを向上させる可能性があることから、両技術の需要がさらに加速しました。私の同僚である Will Townsend は最近、インフラストラクチャ側での 5G と AI の交差点について検討しましたが、今日は主にエッジ デバイスとクライアント デバイスの観点から検討します。

5GとAIの組み合わせはより良い

5G と AI は産業用途で幅広く利用されているため、2 つのテクノロジーは多くの点で重複し、相互にメリットをもたらします。 AI と 5G が非常に補完的である理由の 1 つは、AI が、デバイス上、MEC (マルチアクセス エッジ コンピューティング)、エッジ クラウド、クラウド、データ センターなど、コンピューティングの連続体の中に存在することです。 5G は、強力で信頼性の高い接続を提供し、これらすべてのネットワーク層とクライアント デバイスにわたって AI のインテリジェンスと応答性を最大限に高めます。

逆に、AI は 5G がクライアント デバイスによって生成されるデータの量を最小限に抑え、関連するデータのみをクラウドに送り返すようにするのに役立ちます。 5G と AI の両テクノロジーは機能するためにコンピューティングと接続性を必要とするため、IT 分野には多くの企業が存在します。クライアント コンピューティングとエッジ コンピューティングの両方の分野に存在する企業はほとんどなく、ほとんどの企業はどちらか一方に注力しています。現在、クライアント側で 5G と AI の両方を使用している企業は、Huawei、MediaTek、Qualcomm など数社です。インテルは、5Gモデム部門をアップルに売却する前は、この小さな企業グループの一員だった。現在、同社は5Gモデムの大部分をMediaTekに頼っている。そうは言っても、Intel が 5G と AI を組み合わせることはまだ可能ですが、他のベンダーと同じレベルの統合には至りません。さらに、Appleは新しいiPhone 12で5GとAIを組み合わせ始めると予想しており、最初はQualcommの5Gモデムを使用し、その後3〜4年後には自社製のモデムを使用するようになるだろう。

5GとAIのユースケース

5G と AI の潜在的な使用例は無限です。短期的には現実的なものもありますが、多くの場合、アプリケーション開発者がアプリケーションで両方のテクノロジーを活用できるレベルまで 5G と AI テクノロジーが成熟する必要があるでしょう。 AI と 5G が連携して機能しているのがすでに確認できる最初の、そして最も明らかな分野はスマートフォンです。クアルコムは昨年、2020年末までに5Gスマートフォンが約2億台、2021年末までに4億5000万台以上になると予測した。しかし、現在の中国国内のユーザー数だけから判断すると、5Gスマートフォンの市場はさらに大きくなる可能性がある。これらの 5G スマートフォンにはすでに AI 機能が組み込まれた強力な SoC が搭載されていることを考えると、業界がこれを 5G と AI の最も簡単な実現手段と見なすのも当然です。現在、スマートフォンの 5G と AI 機能のほとんどは、写真フィルターや Snapchat のような AR アプリなど、カメラを中心に展開されています。 Google フォトなどのアプリも 5G と AI クラウドのパワーを組み合わせて、写真がアップロードされるとリアルタイムでオブジェクトの分類と認識を改善します。

今日、これらのテクノロジーのもう 1 つの一般的な用途は音声アシスタントです。音声アシスタントは 5G と AI を活用して、音声テキスト変換やテキストベースの検索クエリの品質と速度を向上させます。 5G の低遅延と高速性により、AI アシスタントはより高速で、応答性が高く、強力になることが期待できます。 Pixel 5 の Google Duo など、5G を活用した強化されたビデオ サービスはすでに登場しています。カメラはデフォルトで自動的に HD に設定されますが、AI を追加することで背景検出が可能になり、将来的にはノイズ抑制も可能になります。

AI にはプライバシーに関する懸念があるため、多くのワークロードをクラウドではなくデバイス上で処理する必要がある可能性があります。企業は最終的に、AI ワークロードを 2 つのデバイス間で分散するか、ほとんどの AI ワークロードをデバイス上に保持することになるかもしれません。セキュリティはプライバシーと多くの点で類似した原則に従います。とはいえ、AI の一部のセキュリティ アプリケーションは、接続を監視し、疑わしいアクティビティをブロックするために使用できます。これらのアプリはモデルを改善するために定期的なアップデートが必要になりますが、将来性はあります。

5GとAIが新興産業の発展を加速

XR は、5G と AI の最も人気のある「将来の」使用例の 1 つです。これは、両方が XR エクスペリエンスをどれだけ向上させることができるかを考えると、完全に理にかなっています。まず、ストリーミングの観点があります。高品質のコンテンツをストリーミングする機能自体が 5G のユースケースです。ただし、AI 強化の視線追跡を追加すると、レンダリングのワークロードが削減されると同時に、ストリーミング帯域幅も削減されます。これにより、全体的な知覚品質を維持しながら、パフォーマンスが向上し、バッテリー寿命が延びます。デバイス上の AI アクセラレーションによるハンドトラッキングと 5G を組み合わせることで、クラウド レンダリングを活用したコントローラー不要の高品質なエクスペリエンスが実現します。これにより、電源コード、Wi-Fi 接続、コントローラーが不要になり、ゲーム以外の小売業などのアプリケーションが可能になります。小売業者は、手と目の追跡機能を使用して顧客の洞察を獲得し、次世代の小売体験をパーソナライズすることができます。これらのエクスペリエンスでは、靴のような小さなものから建物のような大きなものまで、既存のモデルや製品のレンダリングを活用し、ほぼフォトリアリスティックな品質で展示することもできます。 nRealLight や Oculus Quest などのヘッドセットや、Qualcomm の XR2 は、XR における 5G と AI の可能性を知るための優れた窓口です。 Manovaヘッドセットを販売するXRSpaceなどの企業は、すでに5GとAIを活用して、より自然な人間のやりとりを可能にする新しい仮想世界を作り出している。

交通は、5G と AI を組み合わせるもう一つの機会です。私たちがこれまでに目にしてきた無数のアプリケーションについて考えてみましょう。現在、運輸分野で 5G と AI を活用している 2 つの主要技術は、C-V2X と自動運転です。 C-V2X は、車両間および車両とインフラ間の通信技術を含む包括的な用語であり、5G と AI を活用して車両が歩行者を含む周囲の状況をより認識できるようにすることで公共の安全性を向上させます。 5G と AI を使用して、車両の内部センサーを超えてドライバーや車両の認識を向上させ、道路沿いのインフラストラクチャを活用することで、これらの機能を拡張し、潜在的な問題を予測できるようになります。 C-V2X により、車両は他の車両や交通状況とリアルタイムで同期できるようになり、道路や公共の安全が向上し、車両がより速く効率的に移動できるようになり、交通渋滞を回避し、燃費を向上させ、排出量を削減できるようになります。この技術の潜在能力を最大限に引き出すには、スマート交差点やコネクテッドハイウェイなどの対応する道路沿いのインフラも成長し、改善する必要があります。

2番目は、関連性のある自動運転車産業です。自動運転車はまだ完全に普及しているわけではないが、人工知能を活用して、毎日何千もの一瞬の運転判断を下すことになるだろう。これらの車両が周囲の状況を理解し、意思決定プロセスを改善するには、車両が新しいデータをダウンロードおよびアップロードする必要があります。自動運転車が毎日生成するテラバイト単位のデータを処理できるネットワークは存在しないが、5G経由でクラウドにアップロードするデータを決定する上で人工知能が役割を果たすことになるだろう。 SoC、アクセラレータ、ADAS 自律スタックを組み合わせた Qualcomm の Snapdragon Ride などのプラットフォームは、将来の自律走行車でこのパラダイムを活用する準備ができています。 5G 接続は、ますます強力になるプロセッサと同様に、車載スマート アシスタントにも可能性をもたらします。これらの AI チップは、高速な自然言語処理を実行して、ナビゲーション クエリやその他の車載コマンドを実行します。

最後にロボット工学の分野です。もちろん、多くのロボットはすでにかなりの量の AI を備えていますが、Qualcomm の RB5 などのプラットフォームとの 5G 接続により、ロボットはこれまでよりも自由度と自律性を獲得することになります。工場自動化専用の 5G ネットワークについては多くの人がよく知っていますが、多くの企業は、5G 標準の一部である超信頼性低遅延通信 (URLLC) を使用して AI 駆動型ロボットを制御および同期するために 5G を使用することも検討しています。これにより、工場の所有者は、接続がある場所やない場所を気にすることなく、工場を迅速かつ簡単に再編成できるようになります。 5Gの低遅延性と信頼性の高い接続性により、よりスマートで強力なAI搭載ドローンも登場し、電力線や風力タービンの検査など、危険な作業を引き継ぐことも可能になるだろう。 5G接続により、ライブビデオとオーディオ録画を制御およびキャプチャできるようになり、ドローンは人工知能を使用して障害物を安全に回避し、修正が必要な箇所があるかどうかを判断します。

仕上げる

つまり、5G と AI は、さまざまな分野でそれぞれ大きな可能性を秘めています。 5G と AI を組み合わせることで、それぞれのテクノロジーの導入が加速します。スマートフォン、XR ヘッドセット、車両、ロボットなど、多くのプラットフォームにわたるユーザー エクスペリエンスには、私たちがまだその表面に触れたばかりの大きな価値があります。これらのアプリケーションの中には、他のものよりも未来的なものもあることは間違いありませんが、その多くはすでに進行中です。 5GとAIは、新型コロナウイルス感染症の影響もあり、驚異的な速度で成長しており、近い将来にこれらの未来的なアプリケーションが登場することは間違いありません。テクノロジー業界で働くには今がエキサイティングな時期であり、5G と AI の普及により、その興奮はさらに増すばかりです。 （キャシーが編集）