基盤モデルが通信ネットワークを変革中

テレコムネットワークは日々複雑になってるね。セットアップの方法も多様で、いろんな標準をサポートし、異なるベンダーとも連携してる。この複雑さが、これらのネットワークをうまく管理したり最適化したりするのを難しくしてるんだ。これに対処するために、テレコム業界の多くの人が人工知能（AI）を使い始めてる。でも、従来のAI手法は特定のタスク向けに作られていて、ラベル付けされたデータが大量に必要なんだけど、それを集めるのは大変だし、テレコムの専門知識も必要だよね。これらのAIモデルは、異なる状況やアプリケーションに適応するのが難しいことが多い。

対照的に、ファウンデーションモデル（FM）は、言語処理や画像認識、意思決定タスクなど、いろんな分野でうまく適応できることが示されてる。FMは、テレコムネットワークから生成される幅広い情報を捉えるために、さまざまな種類のデータでトレーニングできる。そして、少ないラベル付きデータで特定のタスクに対応できるように微調整できることもあるし、時にはコンテキストを利用して、これまで遭遇したことのない問題にも対処できるんだ。

6G技術の未来を見据えたこの論文では、FMがテレコムの標準や技術をどう変えるかについて考えてる。テレコムファウンデーションモデル（TFM）を開発するプロセスを議論し、ネットワーク構成、運用、メンテナンスなどのタスクにこれらのモデルを使う新しい機会を特定してる。TFMを展開する際の制限や課題も考慮されてるよ。

5G以降のテレコムネットワークには、さまざまな分野で大きなチャンスがあるけど、モバイルネットワークの複雑さが将来の進展を遅らせる可能性があるね。これらのネットワークは、中央集権型システムから仮想化されたセットアップまでさまざまで、複数のベンダーとオープンエコシステムが関わってる。この課題に対抗するために、AIはテレコムにおいてプロセスの自動化や運用・メンテナンスの手動作業を減らすのに欠かせない存在になってきた。これによりテレコムAI、つまりテレコムに特化したAIの適用が生まれてるよ。

AIと機械学習（ML）は、6Gに移行する中で重要な役割を果たすと期待されてる。AIに特化したネットワークをサポートし、現在のネットワークの設計、展開、運用フェーズでのAIの大規模な使用を基盤にしている。AIがテレコムにおいてますます重要になっているのは、「AIネイティブテレコム」という考え方からも明らかで、AIがネットワーク機能に深く統合されてる。AIは、無線リソース管理、ユーザーの位置情報、移動最適化、ネットワークセキュリティなど、さまざまなタスクに適用されている。グラフニューラルネットワーク（GNN）や強化学習（RL）などの新しい技術が、テレコムにおけるAIの能力を向上させるために開発されてる。

データの敏感さとリソースの限界により、分散型ML手法がTelcoAIにおいて重要になってきてる。フェデレイテッドラーニングは、プライベートデータを共有せずにさまざまなクライアントが一緒にモデルをトレーニングできる仕組みだよ。スプリットラーニングは、モデルをいくつかのセクションに分けて、ローカルデータで一部をトレーニングし、中央サーバーで結果を結合するんだ。

これらの進展は、テレコムにおけるAIとファウンデーションモデルの可能性を示してる。6G以降の能力を最大限に活かすようなより複雑なモデルの開発への道を開いているよ。

それでも、実際のテレコム環境でAI/MLを適用する際には、まだ克服すべき障害がある。限られた適応性、ネットワークの複雑さを捉える難しさ、シミュレーターによって生成されたデータでモデルをトレーニングする必要性が含まれるかもしれない。ファウンデーションモデルは、タスク特化型AIモデルの必要性を超えて、自律的なテレコムネットワークを作成するのに役立つかもしれない。

FMは、大規模で多様なデータセットでトレーニングされた大きなモデルで、さまざまなタスクを解決できる能力を持ってる。彼らは、使用するデータの種類や学習プロセスに基づいて分類される：

• **大規模言語モデル（LLM）**は、大量のテキストでトレーニングされていて、LLaMAやGPT-4のような例が素晴らしい結果を示してる。LLMは特定のデータで微調整して、テレコムアプリケーションでのパフォーマンスを向上させることができる。

• 大規模ビジョンモデルは、コンピュータビジョンタスクに焦点を当てていて、ViTやMetaのDINOが効果的であることが証明されてる。

• 時系列モデルは、さまざまな時系列データを統一することに焦点を当てて、分析を改善する。

• マルチモーダルFMは、画像やテキストなど、異なるタイプの入力データを処理できる。OpenAIのCLIPやDALL-Eがその例だね。

• RL FMは、ファウンデーションモデルを意思決定プロセスと組み合わせて、複雑な現実世界の課題により効果的に取り組む。

この記事では、テレコムファウンデーションモデル（TFM）の開発方法を議論し、テレコム分野に存在するデータやモダリティの種類をまとめてる。テレコムでのTFMのユースケースを強調し、これらのモデルを展開する際のリスクや課題にも触れてる。

#テレコムデータエコシステム

テレコムネットワークは、広く分散した無線ノードからさまざまなデータタイプを生成する。これらのノードは、さまざまなソフトウェアやハードウェア要素から情報を収集し、異なるフォーマットで保存してる。テレコムデータエコシステムは、ハードウェア製造、ソフトウェア開発、プロダクト管理、展開、トラブルシューティングなど、さまざまな段階をカバーしてる。

テレコムネットワークは、接続サービスを提供する相互接続された無線ノードで構成されてる。ハードウェアとソフトウェアのコンポーネントは、さまざまな機能を提供し、ハードウェアは設定ファイルに従ってセットアップされ、ソフトウェアは複数の技術標準を実装している。ネットワークの運用に関する詳細を含む全体の構成は、構成データに記録される。

テレコムインフラは、電力機器やデータセンターなどのさまざまな資産を含み、これらはインベントリや構成データに記録され、メンテナンス活動の記録も含まれる。オペレーターは、無線ノードを通じて収集されたパフォーマンス管理（PM）データを使用して、ネットワークの動作を定期的に監視してる。

テレコムオペレーターは、アクセシビリティや移動性、エネルギー効率などの要因を評価する重要業績評価指標（KPI）を通じてネットワークパフォーマンスを追跡してる。これらのKPIは、異常な挙動を監視し、問題が発生した時にアラートを生成するのに役立つ。オペレーターは、ユーザーのネットワークとのインタラクションを理解するために、さまざまなデータソースを使用してネットワークトラフィックや活動を追跡してる。

テレコムでソフトウェア集約型ハードウェア製品を作成するには、製造、開発、統合、テスト、フィールドトライアルなど、複数の段階が必要だ。各段階で生成されるログやレポートは、ネットワークの信頼性を確保するのに役立つ。これらのログは、トラブルシューティングやパフォーマンストラッキングなど、さまざまな機能を果たす。

テレコムエコシステムによって生成されるデータの膨大な多様性は、データの複雑さやサイズ、品質の迅速な陳腐化、稀ではあるが重要なイベントに関連する問題など、いくつかの課題を生んでる。

#テレコムファウンデーションモデルの開発

テレコムファウンデーションモデル（TFM）は、テレコムアプリケーション向けに設計された特定のファウンデーションモデルで、さまざまなサブドメインやモダリティにわたる広範なデータセットでトレーニングされてる。TFMの開発は、複数の異なるデータソースを使用してデータセットを収集することから始まる。テレコムデータには、テレコムネットワークがどのように機能するかの全体像を提供するためのさまざまな種類の情報が含まれてる。

TFMをトレーニングするには、異なるデータソースを統合して、より正確で有用な洞察を作成することが重要だ。テレコムデータは、さまざまなフォーマットやタイムラインで存在するから、トレーニングプロセスではこれらの違いを考慮しなきゃならない。モデルのアーキテクチャは、テレコムデータの特定の側面を表す異なるコンポーネントから構成されたネットワークとして視覚化できる。

モデルには、無線ノードに焦点を当てたコンポーネント、ソフトウェアのパフォーマンス、ログメッセージ、構成パラメータをキャプチャする部分が含まれている。また、異なる無線ノードと周囲の特徴との関係を表すネットワークコンポーネントも含まれてる。開発の旅は、製品開発やネットワーク最適化など、さまざまな段階で収集されたデータを記録する。

最初に、全体のテレコム知識で一般モデルをトレーニングする。その後、このモデルをネットワーク最適化などの特定のアプリケーション向けに微調整できる。この微調整プロセスでは、特定のタスクに適応しつつ、一般的な知識を保持するためのトランスファーラーニング手法を使用することがある。

#専門的なテレコムファウンデーションモデル

テレコムのさまざまなタスクには、異なるソリューションが必要だけど、それらはすべて基本的なテレコム知識に依存してる。一般的なTFMは、さまざまなアプローチを通じて特定のアプリケーションにカスタマイズできる：

• ドメイン適応、特定のタスクのためにモデルをトレーニングすること。

• 既存モデルの継続的事前トレーニングで、新しいタスクに適応させる。

• ドメイン特化型微調整、既存のモデルのパラメーターを特定のアプリケーション用に修正すること。

• インコンテキスト学習、プロンプトエンジニアリングのような手法を使い、モデルが特定のニーズに合わせた出力を生成できるようにする。

これらのアプローチは一緒に使って、ファウンデーションモデルを洗練させ、個々のテレコムアプリケーションにもっと効率的で適応可能にすることができる。特定のタスクのために必要な機能や能力を持っている専門的なTFMを作成できるんだ。

#テレコムアプリケーションと標準化フレームワークのためのTFM

TFMの使用は、最近のテレコム標準化の取り組みに大きな影響を与える可能性がある。

#意図ベースのネットワーキング

5Gとその多くのアプリケーションの成長に伴い、テレコムネットワークの運用は新たな課題に直面してる、特に無線アクセスネットワーク（RAN）に関して。ここでのビジネス意図は、何を達成する必要があるかを指定するもので、どのように実現するかは詳しく説明してない。これが自動化された運用を促進し、回復力を向上させる。TFMは、これらの意図を測定可能なアクションに変換するのを助けることで、サービスレベルの意図に処理し、それをネットワークKPIに変換するんだ。

デジタルツイン（DT）、物理的なテレコムネットワークの仮想レプリカは、オペレーターが実際のネットワークを危険にさらすことなく、新しい戦略や構成をテストできるようにする。TFMは、DT内で提案されたネットワーク調整を評価できるから、本物のネットワークに害を及ぼさないことを確認できる。

#ネットワーク最適化

テクノロジーが進化する中で、エンドツーエンドのネットワーク監視が不可欠になってきた。TFMは、混雑やリソースの非効率的な使用のエリアを特定することで、監視を向上させることができる。これにより、より良いリソース配分が可能になる。この最適化は、ネットワークセグメント間の継続的な相互作用を含み、これらの関係をモデルが捉える必要がある。TFMは、さまざまな機能の相互作用に関する洞察を提供することで、オペレーターがネットワークを強化するのを支援できる。

#ネットワークスライシング

ネットワークスライシングにより、オペレーターはリソースを効率的に利用しつつ、カスタマイズされたサービスを提供できる。一つ一つのスライスは、共有物理インフラで動作する独立した論理ネットワークを表している。TFMは、さまざまなレイヤーからの意図を収集し、各スライスに必要なリソースを推奨することで、これらのスライスを管理する手助けができる。

#ネットワークヒーリング

現代のテレコムネットワークの複雑さは、故障や失敗を引き起こしやすい。TFMは、自己修復ネットワークとして機能し、人間の介入なしで問題を特定して修正できる。彼らは、さまざまなデータタイプを統合できるから、何が間違ったのかをよりよく理解し、効果的な故障管理を可能にするんだ。

#AI駆動のネットワークAPI

テレコムネットワークは、デバイスのインタラクションから広範なデータを生成し、デジタル行動に関する洞察を提供する。TFMは、この広範なデータを分析することで、新しい収益機会を発見できる。たとえば、交通デバイスからのパフォーマンスデータは、自動運転車の意思決定に役立ち、ルート選択や移動時間の予測を改善することができる。

#未来のトレンドとオープンな課題

TFMがネットワーク運用や意思決定を向上させる可能性はあるけど、いくつかの課題が残ってる。これには次のものが含まれる：

#スケーラビリティと効率

FMのトレーニングには多くのリソースが必要で、リアルタイムシナリオでの展開は大きな課題を抱えてる。モデル圧縮のような戦略は、モデルのサイズを減少させつつ、スピードと精度を維持する助けになるし、フェデレイテッドラーニングのような分散型手法も有効だ。

#透明性と解釈可能性

FMの複雑さは、理解するのが難しくなることがあるよ。特に、日常のテレコム運用にますます組み込まれていく中で、これらのモデルへの信頼を構築することが重要だ。

#時間が重要なアプリケーション

リアルタイムアプリケーションではレイテンシを減らすことが重要で、モデルはパフォーマンスを犠牲にすることなく迅速に決定を下す必要がある。データに近い処理を維持し、広範なデータ転送の必要性を減らすことが、効率を確保するために重要なんだ。

この論文では、TFMがモバイルネットワークの未来をどう形作るかを検討し、開発、運用、管理の潜在能力を詳述している。TFMはリソースが限られた環境で課題に直面しているけど、頑健なテレコムネットワークを構築するための大きな機会を提供しているよ。