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2020年12月7日

KDDI×東大、ポスト5G時代の通信インフラ省電力化などでNEDOに採択

KDDIは、東京大学 (大学院情報学環中尾研究室)とともに、新エネルギー・産業技術総合開発機構 (NEDO) が行った「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業/先導研究」に関わる公募に「超知性コンピューティングアーキテクチャの研究開発」を提案し、採択された、と4日に発表した。

この研究開発は、通信トラフィックが5Gの10~100倍規模となるポスト5G後半の膨大なトラフィック処理に対応するため、通信インフラの高性能化と省電力化を両立する技術とAI主導のネットワーク運用技術の研究を推進するというもの。

NEDOの採択は10月27日付けで、この研究開発にはKDDI総合研究所もKDDIの協力先として参画する。

「研究開発の課題」の概要

<ポスト5G後半の課題>

■「課題1」:電力破綻
通信インフラの消費電力が増加し、特に分散局などの電力供給が限定的な場所で仮想通信機器の高性能化に限界が出てくるため、仮想通信機器の高性能化と省電力化の両立が必要となる
■「課題2」:適切な学習データ抽出
サービス多様化におけるAI主導の高度なネットワーク運用では、学習空間の肥大化でデータ処理が追いつかないことで適切な学習データが不足することを回避するため、バーチャルな空間でデータを増やし適切な学習データを抽出し学習する手法が必要となる
【「研究開発」の技術概要】
■高性能・省電力コンピューティングアーキテクチャの研究開発 (担当: KDDI)
「課題1」に対し、CPUに加えて、FPGAやGPUなどの汎用的なハードウェアを仮想通信機器の演算内容に合わせて適切に割り当て、高性能かつ省電力な通信機器を実現するためのハードウェア構成技術を確立する
■超知性ネットワークの研究開発 (担当:東大)
「課題2」に対し、実ネットワークでは取得が困難なデータを疑似的に実データから仮想データ生成する手法と、生成データとシミュレーターを使用して短期間でAIがネットワークの運用に必要な学習を行う技術を確立する

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東京大学

KDDI

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