NECは3月3日、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・可視化することができる「学習型無線品質分析技術」を開発したと発表した。

同社によれば、同技術を用いることで、通信性能低下の原因を無線品質の変動特性を基に、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とが可能だという。

  • ローカル5Gの広域ネットワーク構築においては、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ため、専門家による分析が必要だった。今回開発した技術で通信性能低下の原因を自動的に特定できる

    ローカル5Gの広域ネットワーク構築においては、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ため、専門家による分析が必要だった。今回開発した技術で通信性能低下の原因を自動的に特定できる

同社は自社の玉川事業場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同技術の実証を開始した。同実証では、同社の社員がローカル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分析と対処に関するノウハウ獲得を目指す。

今後は同技術と実証実験で得られたノウハウをローカル5Gサービスに組み込み、実環境で利用可能なサービスに発展させる予定だ。