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警備ロボットが不審者を追跡、低遅延AI通信技術の進化

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記事概要

この記事は、次世代通信技術「6G」に向けた取り組みとして、AIと無線アクセスネットワーク（RAN）を融合する「AI-RAN」の技術開発と実証実験の進展を紹介しています。ソフトバンク、NVIDIAなどの企業が主体となり、AIを活用した低遅延通信システムやエッジAIの可能性を示すデモが行われました。さらに、異なるベンダー間でAIの互換性を確保する技術「シーケンシャルトレーニング」も開発され、6G時代におけるAI技術の標準化が進められています。

主なポイント

  1. AI-RANの概要

    • 無線通信とAIを統合するプラットフォーム「AI-RAN」では、汎用サーバーにGPUとCPUを搭載し、RANとAIのアプリケーションを同時処理。

    • 通信遅延を数十ミリ秒に短縮し、効率化や経済性の向上を実現。

  2. 技術開発と実証実験

    • ソフトバンクが開発した「AITRAS」システムは、NVIDIAの「GH200 Grace Hopper Superchip」を活用し、RANとAIを統合処理。

    • 慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスで実証実験を実施し、高密度通信環境と低遅延AIアプリの動作を検証。

  3. エッジAIの実力

    • デモでは犬型警備ロボットが、5G経由でリアルタイムにAI解析を行い、不審者を追従。

    • 基地局内でAIアプリを処理した場合、応答速度は約100ミリ秒で安定した追従が可能。一方、パブリッククラウド利用では300ミリ秒程度となり動作に支障。

  4. シーケンシャルトレーニングの開発

    • NokiaとQualcommが協力し、異なるベンダーのAIシステムを連携させる技術を開発。

    • AIモデルそのものを共有せず、データセットを共有することで、互換性とプライバシーを確保。

  5. 6G時代の展望

    • 2030年ごろの商用開始が見込まれる6Gでは、AIが通信ネットワークのあらゆる部分に導入されることを想定。

    • AIと通信技術の融合が進む中、オープンで協調的なエコシステムの構築が重要。

解説

この取り組みは、次世代通信技術においてAIの役割を最大化しようとする重要な試みです。特にAI-RANによる通信の低遅延化とエッジAIの活用は、通信インフラだけでなく、スマートシティや産業ロボティクス、自動運転など多くの分野に影響を与えると期待されています。

また、シーケンシャルトレーニングの開発は、6G時代における標準化の一環として、異なるベンダー間での技術統合を可能にし、AI活用の幅を広げます。これにより、複数のベンダーが提供するAIシステムが相互運用性を持つことで、より柔軟で効率的なネットワーク構築が可能になります。

AI技術と通信技術が高度に統合されることで、未来の通信インフラはより迅速かつ多様なサービスを提供できるものとなり、社会全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させるでしょう。


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