透明性、説明責任、信頼性によって定義される信頼できるAIは単なる未来的なコンセプトではなく、CSP（Communication Service Providers：通信事業者）が積極的に求めている現在の必需品です。
次世代の通信ネットワークでは、O-RAN（Open Radio Access Network）アーキテクチャーにおける信頼できるAIとSMO（Service Management and Orchestration）の融合が、インテリジェントなRAN自動化ネットワークの開発においてきわめて重要な役割を果たします。O-RAN Allianceが定義しているrApps（non real time radio intelligent controller Applications）は、サービス管理およびオーケストレーションプラットフォームの基本的な構成要素となります。
今回のブログ記事では、信頼できるAIの重要性を探り、エリクソンがこの分野での進歩をどのように先導し、説明可能なAIの手法をrAppsポートフォリオに組み込むことで通信業界に影響を及ぼしているかにフォーカスします。
AIへの信頼の必要性
AIへの信頼は単なる流行語ではありません。これは特に通信分野において、AIドリブンのソリューションの導入と成功に大きく影響する重要な要素です。最近の2024年第2四半期にOMDIAが行った市場調査によると、自動化とクローズドループ保証を検討しているCSPにとって、主に説明可能性がもたらすAIへの信頼は不可欠です。通信業界が変革の真っ只中にいる今、信頼できるAIを求める声が高まっているのは当然のことです。信頼できるAIは、AIシステムによる意思決定が理解可能で、正当化可能で、偏見がないことを保証することで、ユーザー間の信頼を育むことができます。
rAppsについては、AIに説明可能性をもたらす方法がさらに重要になります。SMOのエコシステムは、新しいレベルのスケーラビリティとオープン性をもたらし、異なる複数の非RT RICアプリケーションが共存し、相互に対話することを可能にします。このシナリオでは、透明性および提供されるアルゴリズムとインサイトの理解に基づいて信頼を築くことが、ネットワーク自動化テクノロジーの導入を成功させる原動力となり、インテリジェントなRAN自動化テクノロジーを導入するための触媒となります。
エリクソンのビジョン: コンセプトから実社会への実装まで
エリクソンは長年にわたりAIイノベーションの最前線に立って可能性の限界を押し広げ、信頼性と透明性を確保する技術の開発に取り組んできました。エリクソンのrAppsポートフォリオの革新の中心には、BNN（Bayesian Neural Networks）と説明可能性をもたらすGNN（Graph Neural Networks）という二つの実現テクノロジーがあります。
BNNは、AI主導の意思決定の背後にある不確実性を理解するための新しいアプローチを提供します。従来の「ブラックボックス」AIモデルとは異なり、BNNはAI予測の信頼度に関する知見を提供します。この不透明性から透明性へのシフトにより、CSPはネットワークの最適化と診断プロセスを監査できるので、信頼性が向上します。BNNを利用することで、お客様はAIシステムの動作をより詳細に把握し、AIの推奨への信頼とその採用率を高めることができます。
-
GNNにおける説明可能性: 複雑さと明瞭さを橋渡し
GNNは、複雑なセルラーネットワークをシミュレートする精度で知られています。しかしその複雑な性質は、しばしば説明可能性に関する課題を提起してきました。エリクソンのコグニティブネットワークソリューションチームは、GNNにおける説明可能性をもたらす方法論の有効性を評価する方法を開拓しました。この手法は、現在IPRレビューが進められています。このイノベーションにより、説明可能性プロセスの導入に必要な時間が最大99%と大幅に短縮され、同時に実環境でのスケーラビリティが確保されます。この手法は、セルとネイバーの関係の重要性を解明することで、AIドリブンの推奨に対する信頼性を高めます。
特許、発表、オープンソースへの貢献: イノベーションの証
エリクソンの先駆的な信頼できるAIへのコミットメントは、rAppsポートフォリオの実現に関するいくつかの重要なマイルストーンに反映されています。
· 特許: エリクソンのコグニティブネットワークソリューションズチームは最近、信頼できるAIに関連する特許を新たに一つ出願しました。二つの特許が審査中であり、さらに二つの特許が作成中となっています。これらの特許は、エリクソンがAI技術で達成した具体的な進歩を象徴するものです。
· 研究発表: 2024年7月、エリクソンのコグニティブネットワークソリューションズチームは、権威ある第二回目のWorld Conference on eXplainable AIで信頼できるAIに関する論文を発表し、その画期的な研究をAIと通信の幅広いコミュニティに紹介しました。
· オープンソースへの貢献: エリクソンのコグニティブネットワークソリューションチームは、2024年第2四半期にBCSS Techリーダーシップ賞にノミネートされたオープンソースライブラリーを開発しました。この評価は、通信業界においてリーダーシップを推進する上での信頼できるAIの重要性を強調するものです。
実世界への影響: イノベーションとアプリケーションが出会う場所
エリクソンの信頼できるAIへの取り組みの一環として開発された技術は、すでに大きな影響をもたらしています。エリクソンのコグニティブソフトウェアは、これらの説明可能なAI技術を組み込んでおり、大手通信事業者との120件の商用契約を通じて1,100万のセルに展開されています。これらの展開は信頼できるAIの具体的な利点を明確に示すものです。
· AIの導入を促進: 透明性の高いAIプロセスはCSPとの信頼関係を築き、AIドリブンの自動化を導入する可能性を高めます。
· 信頼性の向上: CSPはAIプロセスの透明性により、人間の介入なしに自信を持ってクローズドループの変更を実行できます。
· 効率性とコスト削減: 自動化されたAIドリブンのプロセスにより、ネットワーク管理の複雑さとコストが削減され、大幅な節約につながります。
· 開発コストの削減: AI アルゴリズムの可視性の向上により、開発コストが削減され、イノベーションが効率化されます。
エリクソンのrAppsには、根本原因説明機能やオプティマイザーなどの特定のユースケースが含まれており、AIアルゴリズムが特定の推奨事項にどのように到達したかを理解するために必要なすべての情報をユーザーに提供します。
今後の道筋: 説明可能性による信頼の構築
CSPが完全な自動化に向けた取り組みを続ける中で、信頼できるAIは依然として重要なイネーブラーです。ネットワーク管理へのAIの導入は、透明性と説明可能性を通じて築かれる信頼にかかっています。エリクソンは、説明可能性とベイズ手法をAIモデルに統合することで、受動的なネットワーク管理から能動的なネットワーク管理への通信業界の移行を支援しています。
これはほんの始まりに過ぎません。エリクソンの信頼できるAIへの取り組みは進化を続け、インテリジェントネットワークの未来を形作る上で重要な役割を果たします。通信業界が進歩するにつれて、AIドリブンのソリューションをより透明で、信頼でき、効率的にすることに引き続きフォーカスしていきます。最終的な目標は、AIが自動化ツールであることを超え、インテリジェントなRAN自動化というビジョンの実現に向かってrAppsのイノベーションと卓越性を推進する信頼できるパートナーとなる通信エコシステムを構築することです。
まとめると、特にインテリジェントなRAN自動化への変革の道のりにおけるO-RANの実現のために、信頼できるAIの重要性をいくら強調しても足りません。信頼できるAIは、インテリジェントネットワークの未来を築くための基盤です。エリクソンは、BNNのイノベーションとGNNの説明可能性を通じて、rAppsポートフォリオのためのより透明で信頼性の高いAIドリブンの未来への道を先導しています。信頼できるAIへの道のりは、あらゆる技術的進歩の中核に信頼性を据えて可能性の限界を押し広げるというエリクソンのコミットメントの証です。
