機械学習をネットワークアプリケーション（特に5G向け）に適用する競争があり、開発が慌ただしい時期によくあることですが、国際電気通信連合が修正を望んでいる標準化のギャップが生じています。
1月にジュネーブで開催された機械学習と5Gのワークショップに続いて、ITUは標準化が必要な領域を特定するためのフォーカスグループを立ち上げました。
ドイツテレコム、ファーウェイ、ZTE、KT、フォルクスワーゲンなどの貢献者はワークショップで、5Gネットワークの設計、運用、最適化における重要な作業の一部を機械学習が担うと期待していると語った。
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フォーカス グループの議長は、フラウンホーファー ハインリヒ ヘルツ電気通信研究所の Slowomir Stanczak 氏が務めます。
以下のビデオで、スタンザック氏は次のように説明しています。「フォーカスグループの主な目的は、標準化のギャップを特定することです。…研究のギャップも特定できます。そしてもう一つの重要なトピックは、データ形式に関するものです。収集すべきデータの種類、ネットワーク上のデータを保護する必要性、データの品質に関する疑問点などを明確にする必要があります。」
ネットワークはすでに、ユーザーの位置、セル間の移動、通話パターンについてオペレータに伝える膨大なデータを生成していますが、フォーカス グループの委託事項 (こちらにリンクされています) で説明されているように、グループは機械学習を使用してそのデータからより優れた情報を取得したいと考えています。
同グループが指摘する問題の一つは、事業者が、不必要な量の運用データを渡すリンク（例えば、基地局からコアへのリンク）を無駄にすることなく、ネットワークから「関連情報」を抽出したいと考えていることだ。
エッジに近いコンピューティング リソースを使用して機械学習を実行し、その分析情報をネットワークの上流に送信し、(再び参照条件から引用すると)「この知識を活用して自律的なネットワーク制御と管理、およびサービスのプロビジョニングを行う」方が効率的です。
ソフトウェア定義ネットワークやネットワーク機能仮想化などの関連技術が成熟するにつれ、ITU は機械学習がネットワーク制御とサービス提供の自動化にますます関与していくことも予測しています。
グループは、メンバーが「個々のMLアルゴリズムをトレーニング、適応、圧縮、交換する方法、および複数のMLアルゴリズムが互いに正しく相互作用することを保証する方法」を指定するフォーマットを標準化することを望んでいるかどうかを検討します。
ITUは、こうしたやり取りは安全を維持し、個人情報の保護を確実にする必要があるとしている。
ITU が述べているように、「通信ネットワークにおける機械学習のアプリケーションは、まだ開発の初期段階にあります。」
ノキア・ベル研究所のヤコブ・ホイディス氏はITUワークショップで、「予測されたQoS」は機械学習の「非常に有望な応用」であると語った。
フォーカス グループには 3 つのワーキング グループがあります。
- 「ユースケース、サービス、および要件」は説明不要です。
- 「データ形式と機械学習技術」では、機械学習アルゴリズムを分類し、データ形式、プライバシーとセキュリティのメカニズムを定義します。
- 3 番目の「機械学習対応ネットワーク アーキテクチャ」では、ネットワークが機械学習システムと相互作用するようになるにつれて、ネットワーク管理アーキテクチャを分析します。
スタンザック氏は、自動車業界の接続性の拡大と大規模に接続されたセンサーによって、莫大な経費が生み出され、「ネットワークに多くの不確実性」が生じると述べた。
「[機械学習なしで]進めば…解決策は効率的ではありません。機械学習は効率性を高め、新たなアプリケーションを可能にするのに役立ちます。」®
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