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J-GLOBAL ID：202002218788139720   整理番号：20A2117398

光通信にAI?!AIを用いたサービス機能チェイン自動資源制御技術

著者 (1件)： 平山孝弘 (情報通信研究機構 ネットワークシステム研)
資料名： O plus E  (O plus E)
号： 475  ページ： 627-633  発行年： 2020年09月25日 
JST資料番号： Z0994A  ISSN： 0911-5943  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・第5世代(5G)移動通信システムにおける超高速通信や省エネルギー通信,工作機械の遠隔制御や車の自動運転のための超高信頼・低遅延通信などへの様々な用途の説明。
・ネットワーク機能仮想化技術の応用であるサービス機能チヱイニング技術(SFC)の有用性とその実現に向けたAIを用いたSFC基盤の自動資源制御技術について解説。
・SFCの概要と利用例,AIを用いたSFC自動資源制御技術,アンサンブル学習と再学習機構によるサービス需要予測AI,サービス機能移行を自動で計画するAIの紹介。

シソーラス用語： *光通信 ,  人工知能 ,  移動通信 ,  検出器 ,  *自動運転 ,  仮想空間 ,  空間 ,  *QOS【通信】 ,  ネットワーク ,  通信信号
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  SDN ,  センシングデバイス ,  *トラヒック【通信】 ,  現実空間 ,  *第5世代移動通信システム ,  第五世代移動通信システム

分類 (2件)： 光通信方式・機器  (ND10000B) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (8件)：

• 内閣府: 「Society 5.0」 https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/
• 国立社会保障・人口問題研究所: 「日本の将来推計人口(平成29年推計)」 http://www.ipss.go.jp/pp-zenkoku/j/zenkoku2017/pp_zenkoku2017.asp
• Emst & Young社: 「Global telecommunications study 2019」 https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-accelerating-the-intelligent-enterprise/$FILE/ey-accelerating-the-intelligent-enterprise.pdf
• T. Hirayama, M. Jibiki, and V. P. Kafle: ′′Regressor Relearning Architecture Adapting to Traffic Trend Changes in NFV Platforms′′, in Proc. of IEEE Netsoft (2020)
• I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. V. Le: ′′Sequence to Sequence Learning with Neural Networks′′, in Proc. of Neural Information Processing Systems (NIPS), pp.3104-3112 (2014)

タイトルに関連する用語 (6件)： 光通信 ,  AI ,  サービス ,  チェイン ,  資源 ,  制御技術