中尾 彰宏情報学環・学際情報学府教授
ポスト5G後半以降においては、通信トラフィックが現在の10~100倍規模に増加し、これを収容する通信装置には膨大な電力が必要となります。また多様な新サービスに対応するAI主導の高度なネットワーク運用が不可欠です。本研究開発では、仮想化された通信装置を対象に、CPUに加えて省電力や高性能の特徴を有するFPGAやGPU等の汎用ハードウェアを活用した通信ソフトウェアのハードウェアアクセラレーション技術や通信装置に適したチップ構成技術に取り組みます。
また運用中のネットワークから収集したデータに加え、GANを利用してAIが自らネットワークの運用に必要な学習データを生成する技術を確立します。
なお、本件は、経産省とNEDOの「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」に関わる公募に対して採択されたものです。