AIを活用したワイヤレスネットワークが米国の通信分野におけるグローバルリーダーシップを活性化させる

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通信ネットワークは、すべての国にとって重要なインフラであり、数十億台のスマートフォンや接続デバイスを介した世界中の通信とデータの流れを支えています。6Gと呼ばれる次世代のネットワークは、初めてAIトラフィックをサポートするように構築され、根本からAIを活用することができます。

AIネイティブ6Gと呼ばれるこの移行を主導する国や企業は、世界のAI経済をリードし、AI時代をリードする態勢が整っています。

これまでのネットワークの進化とは異なり、6Gの開発と導入は、世界の通信ネットワークのアーキテクチャと機能を根本的に再定義し、接続性にとどまらないものへと進化させます。AIは初めて、これらのネットワークがエッジで感知と推論を行うことを可能にし、数千億ものAI搭載エンドポイントにサービスを提供し、自律走行車、精密農業、先進製造業などのAI駆動型アプリケーションをサポートします。

これらの次世代ネットワークがどのように設計、導入、管理されるかは、経済だけでなく国家安全保障にも重要な意味を持ちます。 6G ネットワークは数十億台のデバイスに電力を供給し、ミッションクリティカルなアプリケーションを実行するため、誰がこれらのネットワークを構築・運用するかを決定することがこれまで以上に重要になっています。

NVIDIA は、AI ネイティブ ワイヤレス ネットワーク プロジェクト (AI-WIN) の下、高性能で安全かつ信頼性の高い AI ネイティブ 6G ソリューションの開発に取り組む米国企業連合を主導しています。米国の技術を基盤とする強力な 6G ネットワーク ソリューションを設計することで、米国は国内および世界における AI ネイティブ 6G への道を加速し、世界的なリーダーシップを取り戻す機会を得ます。

1G から 6G へ:ネットワークと接続デバイスの進化

ネットワーク上で伝送されるデータの種類と技術が進化するにつれ、各世代のネットワーク、そしてそれらを導く標準規格も、新たなユースケースと複雑さに対応するために進化してきました。

1G はアナログ音声サービスをサポートしていましたが、2G ではテキストが導入されました。 3G時代には、初めてスマートフォンが登場し、インターネットブラウジングが主流となりました。4Gでは、ユーザーは真のモバイルブロードバンドを体験しました。一方、5Gではデータ転送速度とスループットが向上し、多くの通信事業者がワイヤレスサービスの一部としてデータ通信量無制限を提供できるようになりました。

5Gの進化。出典:OKportal Technology、ResearchGate経由

現在、世界中の携帯電話加入者数は人口を上回っており、AIサービスはエッジを含むネットワークのあらゆるポイントで普及すると予想されています。こうした数十億台のデバイスをサポートするには、AIネイティブの6Gが不可欠です。

AIネイティブ6G開発の5つのメリット

AIとワイヤレスインフラの融合は、世界の通信とAIを取り巻く環境を根本的に変えるでしょう。AIを基盤として6Gネットワ​​ークを構築することで、ネットワークの効率が向上し、AIサービスをエンドユーザーにさらに近づけることができます。

6GインフラにAIをゼロから組み込む5つのメリットをご紹介します。

エッジでAIサービスを提供するための組み込み機能

通信ネットワークは従来、音声、データ、動画を提供してきました。将来的には、6Gネットワ​​ークは新たな種類のトラフィック、すなわちAIトラフィックのサポートも求められるようになります。

6GインフラにAIが組み込まれることで、エッジでの推論を通じたAIサービスの提供が可能になります。つまり、消費者がAIサービスとやり取りする際、そのワークロードは6Gネットワ​​ーク内のエッジデータセンターだけでなく、必要に応じて集中型データセンターでも処理できるようになります。

モバイルネットワークは、自動運転車両フリート管理、スマートグラス、スマートフォンやその他のデバイス上の生成AIサービスやAIエージェント、統合センシング、インタラクティブなWebおよび動画ストリーミング、協働ロボット、ドローン検知、そして未だ開発されていないその他のアプリケーションなど、データ集約型のAI活用ユースケースをサポートします。

このように急増するアップリンクデータとバーストデータの伝送には、耐障害性、セキュリティ、そして専用設計が求められます。

スペクトル利用、エネルギー利用、運用における卓越した効率性

ワイヤレスネットワークにとって最も重要な原材料はスペクトル、つまり双方向のデータ伝送が行われる電波です。

急増するAIトラフィックに対応するために利用できるスペクトル量は限られているため、あらゆるスペクトルの利用を最適化するには、AIをベースとした新たな技術が必要です。

6Gネットワ​​ークに導入されるAIネイティブアルゴリズムは、卓越したスペクトル効率を実現し、数十億ドル規模のコスト削減を実現するとともに、接続されたすべてのデバイスのユーザーエクスペリエンスを向上させます。

AIネイティブのハードウェアとソフトウェアは、大規模なエネルギー効率の卓越性も実現し、通信事業者の運用コスト全体を削減します。さらに、エージェント型AIはネットワーク管理と運用を改善・自動化し、信頼性、回復力、そしてネットワークパフォーマンスを大幅に向上させます。

通信事業者にとっての新たな収益機会

AIを基盤とした6Gネットワ​​ークは、通信事業者に新たな収益源をもたらします。通信インフラのバックボーンとして加速コンピューティングを活用することで、データ接続の提供にとどまらず、新たな設備投資収益がもたらされます。

ある推計によると、通信事業者は、新しいAI無線アクセスネットワーク(AI-RAN)インフラへの投資1ドルにつき、AI推論による収益で約5ドルの収益を上げることができます。また、AIによってネットワーク効率が向上することで、事業者は余剰キャパシティを活用し、セルラーサービスと並行してAIワークロードを実行できるようになります。

ソフトウェア定義インフラ

ワイヤレスネットワークは、世代ごとに新しいハードウェア投資を行うことなく、AIのペースでイノベーションを進めることができます。

今日の通信インフラは、音声、動画、データサービスを提供するために構築された、単一目的のハードウェア定義システムで構成されています。この構成では、イノベーションサイクルは長く、世代ごとにハードウェアのアップグレードが必要になります。そのため、企業はAIコンピューティングに対応するために、依然として異なるインフラへの投資を余儀なくされています。

ソフトウェア定義RANアーキテクチャへの移行により、モバイルワイヤレスサービスとAIアプリケーションを1つの共通インフラストラクチャスタックで実行できるようになり、ソフトウェアアップグレードによる次世代への移行も容易になります。これにより、通信業界における急速なイノベーションが促進され、多くの人々が参加し、人間、AIエージェント、そして機械のための新しい機能とサービスを共同で提供できるようになります。

ネットワークの基盤となるインフラストラクチャを、単一目的のテクノロジーから既製の多目的インフラストラクチャに移行することは、通信事業者が新たな投資効果を最大限に引き出すための画期的な変革をもたらします。

強化されたサイバーセキュリティ

6G時代において、サイバーセキュリティは新たな次元へと進み、AIはネットワークトポロジ全体にわたって不可欠な要件となり、テクノロジースタックのあらゆるレイヤーに深く組み込まれます。

6Gネットワ​​ークは数十億台のIoTデバイスを接続するため、AIはリアルタイムの脅威検知、自動修復、インシデント対応に不可欠です。AIモデルは、デバイス上、ネットワークエッジ、クラウドのいずれであっても、膨大なデータストリームを処理し、攻撃を迅速に特定・無効化することができます。 AIを活用したサイバーセキュリティは、自動運転車や大規模工場といったハイパーコネクテッドシステムの回復力、セキュリティ、適応性を維持するのに役立ちます。そして、そのセキュリティを確保するためには、世界中に展開される6Gネットワ​​ークが、透明性とオープン性の原則にコミットする信頼できる企業によって運用されることが不可欠です。

6G時代への対応

国際標準化委員会は、6Gの次期標準を策定するための作業をすでに開始しています。これらの標準は、産業界、学界、政府の専門家によって策定され、各世代の無線技術の技術仕様について合意を得ています。

過去数十年にわたり、国際的な競合企業が世界のネットワーク展開を支配してきました。彼らは6Gでも同様のことをしようと競い合っており、既存の技術スタックを基盤とし、AIコンピューティングとセンシング機能を迅速に統合することで、大規模に分散されたインテリジェンスのためのファブリックを構築しています。

アメリカの技術を基盤とした強力なAI搭載6Gネットワ​​ークを構築することで、米国は世界規模で競争し、オープンで透明性の高いテクノロジーエコシステムを推進するための強力なツールを手に入れることができます。

5Gおよび6Gネットワ​​ーク向けのNVIDIAソリューションについて学び、NVIDIA 6G開発者プログラムにご参加ください。

カテゴリー:データセンター
タグ:6G | 人工知能 | 公共部門 | 通信

出典: 元記事を読む

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