AIによるモバイル通信インフラの改善：AI4Mobileプロジェクトが産業と輸送パフォーマンスを向上

このプロジェクトは、ドイツ連邦政府教育研究省（BMBF）から510万ユーロの資金提供を受け、ドイツ連邦政府の「通信ネットワークにおける人工知能」分野でのハイテク戦略の一環として行われました。AI4Mobileは、将来の利用に向けてモバイル通信システムとネットワークを最新化するために、革新的な人工知能と機械学習法の開発に焦点を当てました。

AI4Mobileの研究チームは、高い移動性に対するサービス品質(QoS)の予測やモバイルネットワークインフラのあらゆる部分での積極的なリソース最適化やネットワーキングを可能にする方法を設計しました。QoS予測ソリューションは、未定義のシステム状態や極端な干渉、さらにはネットワークカバレッジの完全な喪失など、モバイルネットワークにおける危機的な状態を事前に検出することができます。

「AI4Mobileによる研究結果は、機械学習がモバイルネットワークの進化において重要な要素になることを裏付けています」とエリクソンEurolab研究開発拠点の責任者であるJan-PeterMeyer-Kahlenは述べています。

AI4Mobileの枠組みの中で、研究者は、遠隔運転、移動ロボットと固定ロボットの連携など、運輸や産業におけるユースケースを特定し、それぞれの要件について分析しました。

データの生成と概念の評価のために、研究チームは、システムの仮想複製、ラボおよび工場でのプライベートキャンパスネットワーク、公共のシナリオまたはモバイルネットワークでの広範な検証や測定キャンペーンからなる3段階のアプローチをとりました。

このプロジェクトで生成されたデータセットには、携帯電話インフラのあらゆる部分 (端末、無線アクセスネットワーク、コアネットワーク) からの情報、車両固有の情報 (ルート、位置、速度など)、高品質センサー(LIDARなど)からのデータ、交通や天候データなど、一般に公開されている文脈情報が含まれています。コンソーシアムは、測定キャンペーンで得られたデータセットの大部分と完全なデータ処理系統のためのソフトウェアを公開しています。

「AI4Mobileコンソーシアムは、データセットの公開により、世界中の研究グループによるモバイルアプリケーション向けのAIをベースとしたアルゴリズムの研究開発に大きく貢献しています」と、フラウンホーファーHHIの「ワイヤレス通信およびネットワーク部門」の責任者であるSlawomir Stanczak教授は述べています。

Berlin V2Xデータセットには、携帯電話とサイドリンク無線技術の両方について、ベルリンのさまざまな都市環境での高解像度GPS位置無線測定データを提供します。データは4台の車両を試用して3日間にわたり収集されました。

AI4Mobile iV2VおよびiV2I+産業用無線データセットには、iV2V (産業車両間)とiV2I+ (産業車両間およびセンサー) という2つの産業用テスト環境における無線測定値が含まれています。
データには、物理層のパラメータ(信号強度や信号品質など)、位置データ、遅延やスループットなど無線QoSに関する情報も含まれています。データセットには、注釈がつけられ、事前にフィルタリングされているため、迅速な実装と適用が可能です。

開発されたソリューションは、旅客輸送、貨物輸送、工業生産環境における新しいモビリティアプリケーションをサポートします。さらに、予測されたQoS情報は、モバイルネットワークのあらゆる部分のリアルタイムな最適化と動的適応を可能にするAIメカニズムの進化に活用さます。

「このプロジェクトにおけるパートナーとの協力により、AIベースの通信ソリューションの活用に向けて重要な成果を得ることができました。その一例が、コネクテッド・モビリティとインダストリー4.0における接続品質の予測です」と、ボッシュ・リサーチの通信システム部門のチーフエキスパートであるフランクホフマン博士は報告しています。

フラウンホーファーHHIのほか、以下のパートナーがプロジェクトに参加しました：
BMW AG、ロバート・ボッシュGmbH、エンウェイGmbH、エリクソンGmbH、ゲッティングKG、RFmondial GmbH、ドレスデン工科大学 （モバイル無線システムのボーダフォンチェアおよび通信ネットワークのドイツテレコムチェア）、RPTUカイザースラウテルン（無線通信およびナビゲーションチェア）