日本電気株式会社（NEC）は2023年3月3日、ローカル5Gの無線品質をAIで分析し、通信性能（スループット）が低下した原因を即座に特定して迅速な対処を可能とすることで、電波環境の変化やアプリケーションの通信性能要件に柔軟に対応できる、学習型無線品質分析技術を開発したことを発表した。また同社の玉川事業場（神奈川県川崎市）内に設置したローカル5G環境で、リビングラボの手法による実証を開始したことも発表した。
実証の背景
従来の広域ネットワークでは、サービスのエリア毎に通信性能を平均的に向上させる取り組みが進められてきた。これに対しDXを推進する現場では、ロボットの作業速度や継続性などのアプリケーションの性能が生産性に大きく影響するため、通信性能要件を通信セッション単位で守ることが求められる。
しかし実際の現場では、レイアウト変更や機器・モノ・ヒトの移動などにより無線品質が変動し通信性能が低下することがある。電波は目に見えないため原因を特定することが難しく、分析に膨大な時間と労力を要する。このため、原因を自動特定する技術が必要とされていた。
通信性能が低下している場所をAIでリアルタイムに推定・可視化
同社が開発した学習型無線品質分析技術は、ローカル5Gの通信性能が低下している場所を、電波の受信電力など限られた無線品質のデータからAIでリアルタイムに推定・可視化するという。また通信性能低下の原因を、無線品質の変動特性をもとにAIを用いて通信セッション単位でリアルタイムかつ自動的に特定する。これらをもとに、基地局の送信電力、アンテナの向きやチルト角などを調整し、アプリケーションを安定して高い性能で継続可能とすることで、現場業務の稼働率や生産性を大幅に向上させるとのこと。
玉川事業場ではリビングラボの手法による実証開始
また玉川事業場におけるリビングラボの手法による実証では、NEC社員がローカル5Gを活用したアプリケーションを利用し、無線品質の変動の影響や、通信性能が低下した際の原因の分析と対処に関するノウハウを得るとのこと。今後はこれらをローカル5Gサービスに組み込み、実環境で効果を発揮するサービスに発展させ、ローカル5Gの社会実装を加速させる予定という。
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