MWC上海回顧：AI大型モデル時代到来、通信ネットワークはどう変わる？

先週、MWC 上海 2023 で開催された「5G Future Summit」では、国内通信事業者、機器ベンダー、重要な業界団体の専門家代表が、通信ネットワークにおける AI テクノロジーの現在の応用と、このモデルがもたらす新たな可能性について共有しました。業界全体に。カンファレンスに参加した専門家らは一般に、大規模モデルの影響は、特に通信事業者のネットワーク運用と保守、サービス提供能力に破壊的な影響を与えると考えていた。ただし、将来的に大規模な AI モデルの商用化を実現し、市場のパイを拡大するには、さらなる議論とオープンなコラボレーションが必要です。

AI in Networkの標準化作業は着実に進んでいます

技術開発、標準が第一。このフォーラムのハイライトの 1 つとして、中国移動研究院無線端末技術研究所の技術マネージャー兼主任研究員である Xie Fang 氏が、R18 で 3GPP によって実施された AI/ML 標準化研究作業を詳細に紹介しました。彼女は、現在 3GPP には、エア インターフェイス用 AI/ML、RAN 用 AI/ML、5GS 用 AI/ML、OAM 用 AI/ML を含む、AI/ML 標準化に関する研究を行っている 4 つの作業グループがあると述べました。

具体的には、現在の R18 AI/ML for Air Interface 研究プロジェクトでは、ネットワーク デバイス側とユーザー端末側で 3 つの主なトレーニング コラボレーション タイプがあります。1 つは互いに連携しない (レベル x)、もう 1 つは連携しない (レベル x)。もう 1 つは、シグナリングベースの連携はあるがモデル送信はない (レベル y)、およびモデル送信ありのシグナリングベースの連携がある (レベル z) です。同時に、AI導入後は、ライフサイクルマネジメント（LCM）の一般的な枠組みを検討することが非常に重要な課題となります。さらに、3GPP は現在、R18 エア インターフェイス プロジェクトの 3 つのユース ケース、CSI、ビーム管理、測位強化に焦点を当てています。

Xie Fang 氏は、R17 段階では 3 つのユースケース (負荷分散、モビリティの最適化、ネットワークの省エネ) と機能フレームワークが研究されているため、R18 プロジェクトにおける RAN 向け AI/ML の研究がより明確になったと述べました。より明確にする必要があります。したがって、このプロジェクトでは、R18 の主なタスクは、既存の無線ネットワーク アーキテクチャに基づいてデータ収集とシグナリングの強化を具体的に実装することです。

また、5GS 向けの AI/ML は、AI 導入後のコア ネットワークの一部の強化が主な内容です。このプロジェクトでは、R18 には主に 3 つの作業が含まれます。1 つ目は、NWDAF に基づくシステム強化をさらに検討することです。 5GS サポート ネットワークの自動化を可能にすること、2 つ目は、意思決定をサポートすることを主な目的として、5GC のネットワーク要素機能間のいくつかの機能強化にさらに焦点を当てること、3 つ目は、NWDAF に必要なインプットとアウトプット、および潜在的なアーキテクチャの強化をさらに検討することです。 、新しいシーンなど。

最後に、OAM のための AI/ML は、3GPP によって実行された最も初期の AI 関連の標準化研究作業です。主に MDAS 管理データ分析サービスに基づいています。主要なプロジェクトには、閉ループ制御、インテント駆動管理、自己分析などが含まれます。 -インテリジェントネットワークレベルなど。

AI の大規模モデルが自己インテリジェント ネットワークに導入される場合

「AI を実現するためには、データ、計算能力、モデルが 3 つの必須要素であり、通信ネットワークはこれら 3 つの要素を提供できる自然かつ標準的なシナリオです。したがって、通信分野における AI の適用は常に重要です。チャイナユニコム研究所のネットワークインテリジェント運用研究センター所長チェン・シンジョウ氏はラウンドテーブルディスカッションの中で、3Gネットワ​​ークが商用化されて以来、次のように述べた。 2009 年、モバイル インターネットが急速に発展し、データが爆発的に増加しました。データは深層学習に最適な場所を提供します。それ以来、AI は大きな発展を遂げ、コミュニケーション分野における AI の成果も増加し始めています。

## 同氏は、大規模なモデルが登場する前は、機械学習の多くがまずルールに基づいており、次に大量のデータのラベル付けが必要だったことを指摘しました。同時に、それらの多くは単一のフィールドでトレーニングされていました。単一のデータソースのため、分野や複数のモダリティを横断する機能が不十分であり、その結果、多くのことを組み合わせることができず、複雑で体系的なプロジェクトの解決が困難になります。また、人間の認知経験の蓄積に基づくものをモデルの学習に導入することは困難であり、知識のブレークスルーの出現により、実際には専門家の経験の蓄積の問題はある程度解決されるが、それは一定期間内では静的であるリアルタイムでは実現できません。大規模モデルの出現後、インテリジェンスが真に出現し、自律的に学習し、クロスドメインのマルチモダリティを達成できるようになり、多くのものを破壊します。

Cheng Xinzhou 氏は、大規模な AI モデルを自律ネットワークに導入すると、しきい値が低くなり効率が向上し、データのブレークポイントが 1 つずつクリアされると同時に、専門家の長期にわたる経験の蓄積が注入されると考えています。さらに、運用やユーザー シナリオの動的なニーズへの適応など、将来のネットワーク メンテナンスは人間と機械の区別がつかなくなるでしょう。

China Mobile Communications Group Corporation ネットワーク部門ネットワーク管理サポート オフィスの専門家である Luo Zhiyi 氏も、上記の観点に同意しました。同氏は、自律ネットワークの観点から、まず大規模モデルはネットワークのパノラマを完全に理解する能力をもたらし、通信事業者が直面するマルチベンダー管理の問題やネットワークの連携、運用保守の問題に役立つと述べた。これにより、学習コストが削減され、全体的な運用および保守能力が向上しました。 「大規模なモデルの助けを借りて、複雑なネットワークの知識を包括的かつ体系的に整理したいと考えています。これは最終的に真のデジタル従業員の構築に役立ち、それによってビジネスの提供とネットワークの境界設定を迅速に完了し、それによって全体的な運用と保守の能力を達成できます。」これは GPT にとって非常に重要な方向性だと思います。」同時に、チャイナ モバイルは、大規模モデルの文脈上の関連性と自然言語の理解を利用して、顧客の意図を正確に翻訳し、ソリューションを直接生成して迅速に自動化したいと考えています。 。

要約すると、中国最大の通信事業者は、AI の大規模モデルを使用して、クロスドメイン、クロスメーカー、マルチ複雑システム、およびグループナレッジグラフを実現したいと考えており、また、より自然な人間とコンピュータのインタラクションを形成したいと考えています。これにより、運用および保守担当者がネットワークをより適切に管理できるようになります。

AI とネットワークを深く統合した後の実際の効果は何ですか?

世界有数の通信機器サプライヤーの 1 つとして、エリクソン チャイナのネットワーク製品ソリューション担当ゼネラル マネージャーであるウー リーピン氏は、このフォーラムでネットワークにおける AI におけるエリクソンの現在の実践的な探求と顕著な成果について共有しました。同氏は、モバイルネットワークはますます複雑化し、データ処理量は増大しているとし、通信事業者、機器メーカー、さらにはエンドユーザーの双方が、5Gに代表されるモバイルネットワークの維持コストの削減やユーザーエクスペリエンスの向上を期待していると述べた。これは、エリクソンが通信ネットワーク全体の中核的な原動力に人工知能を導入することになりました。

Wu Riping 氏の見解では、通信分野における人工知能の開発は、手動の受動的な一次知能からデータ駆動型の能動的な高度な知能への進化であり、3 つの段階に分けると、第 1 段階の代表的なものはスクリプトです。エリクソンは、第 1 段階と第 2 段階の開発を成功裡に完了し、現在、その機能を拡張しています。第三段階。

同氏は講演の中で、通信ネットワークに人工知能を実装するには、通信ネットワークの特性と要件を十分に考慮する必要があると強調しました。専門的な通信分野で AI 機能を構築するために、エリクソンは、ネットワーク サイト、ネットワーク プラットフォーム、API オープンの 3 つの側面から通信分野での人工知能を構築しました。エリクソンの AI は、データ サイエンスと人工知能の知識と組み合わせた深い通信専門知識の強固な基盤の上に構築されています。エリクソンには、電気通信とデータサイエンスの経験を持つ多技能の専門家が 1,000 人以上おり、通信分野で 200 以上の AI ユースケースを開発してきました。エリクソンの人工知能プラットフォームは、毎日 175 TB を超えるネットワーク データと 6,500 万の既存ネットワークを処理します。ユーザーはより多くのメリットを享受でき、優れたネットワーク サービスを提供します。

実際の結果に具体的に言えば、ネットワークの信頼性の点で、エリクソンは人工知能の使用によりオペレータのサイト要件を 20% 削減し、光モジュール障害の位置特定において 100% の精度を達成し、障害数を 33% 削減しました。 . 必要なハードウェアの交換など。ネットワーク パフォーマンスの向上は、通信ネットワークにおける人工知能アプリケーションの焦点であり、パラメーターの調整、問題の特定、ユーザー エクスペリエンスの向上において大きな役割を果たしています。中国では、エリクソンの AI 省電力プラットフォームが通信事業者による 90,000 を超える 5G 基地局の管理を支援し、20% 以上の省電力効果をもたらしています。さらに、アップリンク干渉の最適化において、エリクソンは人工知能を使用して大気導波路の干渉の影響を自動的に特定し、救済措置を自動的に実行し、良好な結果を達成しました。

AI による収益化を実現するには、依然としてオープンなコラボレーションが必要です

このラウンドテーブルディスカッションに参加した別の業界専門家、TM フォーラム アジア パシフィックの地域ディレクター Xu Junjie 氏が、実際には通信事業者も機器メーカーもユニバーサルな大型モデルに投資するのに十分なリソースを持っていない可能性があると述べたことは注目に値します。訓練された。現在、一般的な大規模モデルは通信業界には適していないということで全員がコンセンサスに達しています。一般的な大規模モデルはインターネットからのみ学習でき、通信事業者の生産データを学習することができないからです。 「中国の3大通信事業者は、世界中で多数のネットワーク構築に参加しているファーウェイやZTEなどのサプライヤーと同様に、非常に優れたインフラストラクチャを持っていると思います。また、各通信事業者の実際の生産データにアクセスする機会もあります」比較的に、比較的使いやすい大規模モデルをトレーニングする機会はまだありますが、一部の中小規模の事業者や中小規模の製造業者にとっては、十分なデータと十分なデータがないため、その機会は実際には非常に限られています。計算能力が高く、大規模なモデルは実行できません。これは非常に現実的な状況です。」

Xu Junjie 氏は、いくつかの国内オペレーターと機器メーカーが大型モデルの練習を行っていると述べました。しかし、業界全体の観点から見ると、大規模モデルの一部の再利用を依然として考慮する必要があります。ただし、再利用にはモデルをオープンにすることが含まれます。したがって、どのようにモデルを公開し、より多くの人にこれらのモデルを評価してもらうかは、実際には非常に重要な問題です。同時に、これらのオープンモデルの使用料をどのように徴収するか、より良いビジネスモデルを確保する方法を含めて、業界はそれを考える必要があります。

これに関して、Luo Zhiyi 氏は次のように考えています。「ビジネス モデルの観点から言えば、誰もが自己インテリジェント ネットワークの自動化機能とインテリジェンス機能を利用して、実体経済と国のデジタル変革の発展に力を与える必要があると思います。 「このトラックでは、全員が協力してケーキを大きくし、業界全体の価値を共同で高めることができます。現時点では、これがより良いモデルになる可能性があります。」

Cheng Xinzhou 氏はまた、市場のパイを拡大することはすべての関係者の期待と一致すると述べた。この観点から見ると、デジタルチャイナ計画の最下層は接続要素とデータ要素であり、これらはまさに通信業界（通信事業者や機器メーカーを含む）が習得する2つの基本要素であるため、通信業界の将来の発展は重要ではありません。しかし、社会全体のデジタル変革は、ネットワーク接続とデータ要素の強化と切り離すことができません。クラウド企業の発展の軌跡と同様に、初期のハードウェアの提供から今日の多くのコンポーネント・プラグイン・サービスの販売に至るまで、その開発領域は非常に広く、その領域はIT分野に留まらず、デジタル化にまで広がります。社会全体の変革の中で、今後の市場全体のパイは間違いなく大きくなり、将来的には機器メーカーとオペレーターの関係は、供給と利用の関係ではなく、パートナーの関係になるかもしれません。

彼はディスカッション中に率直にこう言った、「大型モデルの破壊的影響は、第一次産業革命の回転するジェニーに劣らないかもしれない。現在の組織形態では将来のビジネスモデルは想像できない。私は大型モデルの出現が重要だと思う」それは終わりではなく、新たな出発点、始まりの始まりです。」

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