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荷主ソフトバンクとエリクソン（スウェーデン）は27日、フィジカルAI（人工知能）に求められる低遅延・高信頼な通信ネットワークの実現に向けた実証実験に成功したと発表した。ロボットや自律型システムが外部の計算資源を動的に活用することを前提に、AI処理を柔軟にオフロードできるネットワーク制御を検証した。
実証では、ソフトバンクが開発を進めるAI-RANのMEC（マルチアクセス・エッジ・コンピューティング）基盤によるリアルタイム処理技術と、エリクソンの5Gネットワーク機能を組み合わせた。ロボットの動作状況や処理負荷に応じて、AI処理を端末側で実行するか、近傍のMEC基盤にオフロードするかを動的に切り替える仕組みを構築。ロボット単体の計算資源に依存しない高度な判断や動作が可能になることを確認した。
あわせて、ネットワークスライシングや優先制御などの「差別化された接続」を活用し、アプリケーションごとに必要な遅延や信頼性を確保した。これにより、AIワークロードや制御信号に対して低遅延かつ高信頼な通信を維持しながら、ネットワークをリアルタイムに最適化できることを実証している。
（クリックで拡大、出所：エリクソン・ジャパン）
フィジカルAIでは、環境認識や判断に必要な計算量が状況によって大きく変動する。従来のRANはAI処理と通信制御が分離して設計されており、外部計算資源を前提とした柔軟な制御が難しかった。今回の実証は、通信と計算を一体的に制御するAI-RANの有効性を示すものとなった。
両社は今後、製造や物流、インフラ保守といった現場での大規模なフィジカルAI導入を見据え、分散型AIワークロードを支えるネットワークアーキテクチャーの高度化を進める。低遅延通信とエッジ計算を組み合わせた「AIのためのネットワーク」を通じ、産業分野でのロボティクス活用拡大につなげる考えだ。
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