なぜ2G/3GとAIは火花を散らすことができないのでしょうか?この論文で答えが分かります

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5GとAIは切っても切れない関係にあると言われていますが、それはなぜでしょうか？

2G、3G、4Gは互換性がないのですか?

「通信人工知能の次の10年」という論文を読んで初めて、モバイル通信と人工知能の交差点である通信人工知能が実際にはそれほど単純ではないことに気づきました。

5GとAIがさまざまな火花を散らす理由は、モバイル通信そのものの性質だけでなく、人工知能の発展方向にも関係しています。

AsiaInfo TechnologiesのCTO兼上級副社長である欧陽葉博士と清華大学の張亜琴院士が直接論文の内容について説明しました。

見てみましょう。

なぜ5G+AIなのか?

この質問に答える前に、まず通信人工知能の開発段階を理解する必要があります。

結局のところ、モバイル通信と人工知能は最初から「密接に結びついていた」わけではない。

欧陽葉博士は、現在の観点から見ると、通信人工知能は合計3つの段階を経てきたと紹介しました。

最初の重要な転機は1999年に起こりました。

今年、世界的な通信業界および技術標準化委員会である 3GPP は、初めて無線通信アルゴリズムとモデルを 3GPP の 2G/3G シナリオ仕様に組み込みました。

当時のアルゴリズムやモデルはまだ人工知能と呼ばれておらず、その多くは「データベースネットワークシミュレーション」「データ分析・機械学習に基づくネットワークシミュレーション」などの技術と呼ばれていましたが、まさに通信型人工知能の萌芽でした​​。

その後、モバイル通信は2G、3Gを経て、2008年に4Gの商用化段階に達しました。

第2段階は2008年から2018年まででした。

この期間中、3GPP は、自己組織化、自己最適化、自己修復の特性を持つキーワードSON (自己組織化ネットワーク) を 3G/4G 標準で定義しました。

SON の導入により、通信業界のメーカーや通信事業者は、ネットワークにおける機械学習と人工知能のメリットを徐々に認識し始めています。

理論は確立されましたが、機械学習と人工知能はこの間あまり進歩しませんでした。

これは、2G、3G、4G 自体の特性に関係しています。

まず、3GPP は初めて機械学習と人工知能を 3G および 4G ネットワーク エコシステムに定義しましたが、これは「必須」ではなく、その役割は単にコンピューターのアクセサリと同等です。

第二に、AMDOCS、Verizon、AT&T など、当時よく知られたソフトウェア企業は SON の開発に興味を持っていましたが、ある事実を無視していました。

2Gと3Gのネットワークエコシステムは、ソフトウェア、ハードウェア、インターフェース、プロセス、シグナリングなど、インテリジェンスの観点から設計されていなかったため、そこに人工知能を追加しても「ワクチンを接種しても体内で何の反応も起こさないのと同じ」ほど意味がありません。

△アジアインフォテクノロジーズ 欧陽 イェ博士

これは、2G、3G、さらには4Gの開発中に、人工知能とモバイル通信の間に強い相関関係がなかった理由でもあります。

そして、5Gの登場により、通信人工知能はまさに第3段階に突入しました。

2017年12月、3GPPは通信人工知能のネットワーク要素（ネットワークデータ分析機能）を初めて定義し、人工知能をモバイル通信の真の中核機能にしました。

しかし、なぜ5GとAIはそれほど互換性があるのでしょうか?

張亜琴院士は、主な理由は2つあると述べた。

まず、5Gネットワ​​ーク自体は非常に複雑です。

3G および 4G のネットワーク設計には、BS アルゴリズム、生成アルゴリズム、多目的最適化など、AI モデルでも使用されるいくつかのアルゴリズムが直接組み込まれており、負荷分散、ネットワーク品質、容量最適化などのアプリケーションで使用されますが、それ以上の統合は必要ありません。

しかし、アクセス側、コアネットワーク、または伝送、端末、アプリケーションのレベルから見ても、5G ネットワークのエコシステムははるかに複雑です。

現時点では、5Gネットワ​​ークモデルは正確な数学モデルで表現できなくなっています。このときにAIモデルを使用すると、伝送と運用の面で新しいアイデアを提供できます。

第二に、 5G通信によって生成されるデータの量は膨大です。

AIの特徴の一つは、大量のデータを処理できる能力です。

ディープラーニングアルゴリズムを活用することで、通信ネットワークをプロトコル層で真に統合することができ、コンピュータ分野のアルゴリズムとインターネットの技術をより効率的に活用して、モバイル通信をより効率的にすることができます。

△清華大学 張亜琴 学者

さらに、張亜琴院士は、5GとAIの統合における最大の課題は、その中核となるアプリケーションがどこにあるかを見極めることだと考えています。

ビデオをより速く視聴したり、画像をより効率的に送信したり、VR/AR などがそのコアアプリケーションではない可能性があります。より大規模なアプリケーションは、無人運転、エッジ コンピューティング、低エネルギー消費などの産業シナリオにまだ存在する可能性があります。

新しいネットワーク設備をどのように使用し、エネルギー消費を最小限に抑え、最も効率的な経路でタスクを完了するかは大きな課題ですが、将来へのチャンスでもあります。

コミュニケーション人工知能はどこまで到達したのか？

では、「第3段階」にある通信人工知能は、現在どのような段階に達しているのでしょうか。

欧陽葉博士は、下の表から判断すると、現在のコミュニケーション人工知能はL1段階とL2段階の間にあると述べました。

簡単に言えば、業界は現在、通信エコシステムにおける部分的な自律性を実現しており、つまり、人工知能と自動化技術を通じて、エコシステムの特定の部分の自律性を実現しています。

さらに、この機能は 100% クローズドループではありません。

つまり、現在はL1.5段階です。

通信ネットワークを例にとると、3GPP は現在、コア ネットワークのスイッチに NWDAF 機能を定義し、ネットワーク ルーティングがよりインテリジェントな判断と選択を行うのに役立ち、より正確な分析も実行できるようになります。

つまり、いくつかのインテリジェントな機能が、ネットワークの各ノード、またはネットワークのいくつかの主要コンポーネントと部分に実装されます。

理想的な段階は、完全なネットワーク自律管理を実現することです。

つまり、通信事業者のNOC（ネットワークオペレーションセンター）では、ネットワークの保守・運用を行うための人材が不要になり、従来のネットワークエンジニアやITエンジニアをAIが代替、もしくは大幅に代替することが可能になります。

つまり、このネットワークを運用および保守する IT システム内のすべての手動コンポーネントを AI に置き換えることができます。

この目標を達成するにはどれくらいの時間がかかりますか?

コミュニケーションにおける人工知能の次の10年

欧陽葉博士は、コミュニケーション人工知能の将来の発展についても予測しました。

L2は2023年に達成できますが、L4、L5に本格的に発展するには2027年以降までかかると予想されています。

具体的には、欧陽葉氏は、ネットワークインテリジェンス、つまりネットワーク人工知能ネットワーク要素が2023年までに最初に構築できると考えています。

2023 年から 2027 年にかけて、モバイル ネットワーク インフラストラクチャは L2 および L3 から L4 へと進化します。

2027年頃には第6世代のモバイル通信が登場します。

欧陽葉博士はこう語った。

この段階で、AI が 6G でも引き続き重要な役割を果たすのか、それとも 5G での試みが徐々に失敗するのかが決まります。

このプロセスは、通信ネットワーク自体の進化です。

この論文は、AsiaInfo Technologies、Verizon、AT&T、China Mobile、China Telecom、Stevens Institute of Technology、清華大学の研究者らが共同執筆した。

現在、この論文は中国の基幹科学雑誌「電信科学」に掲載されており、中国語のプレビュー版はArXivプラットフォームで公開されている。

通信人工知能の発展と全体的なエコシステムについてもっと知りたい場合は、以下のアドレスをクリックして論文を読んでください〜

「コミュニケーション人工知能の次の10年」のArXiv論文アドレス:
https://arxiv.org/abs/2101.09163