感覚のインターネットの台頭

ここ20年で、モノのインターネット(IoT)は私たちのつながり方を変えてきた。2030年に近づく中、新しいアイデア「感覚のインターネット(IoS)」が形を取り始めてる。従来の仮想現実(VR)とは違って、IoSはすべての感覚を使った体験を提供することを目指してる。見たり聞いたりするだけじゃなく、感じたり、匂いを嗅いだり、味わったりもする。このアイデアは、技術とのやり取りの仕方を変える可能性がある。

この記事では、マルチセンサリー体験を可能にする現在のテクノロジーを見ていくよ。従来の没入メディアのストリーミング方法と、生成AIによる意味的コミュニケーションを使った新しい方法を比較する。新しい方法ははるかに少ない帯域幅を使うことで、生成AIがメディア体験をどう変えるかを示してる。ただ、直面している課題や未来の展望も強調している。

5Gモバイルネットワークの導入で、私たちのインターネットに対する期待が変わった。今や速い接続だけじゃなく、より深くインタラクティブな体験を求めるようになった。これが、メタバースやデジタルツインのようなアイデアに繋がり、VRや拡張現実(AR)、リモート操作などいろんなアプリケーションを生んできた。この文脈の中で、私たちのデジタルとフィジカルな生活をつなぐための4つの主要なアイデアが浮かび上がってきた：スマートマシン、プログラム可能な世界、持続可能な接続、そして感覚のインターネット。

IoSは、従来の制約を超えた完全没入型デジタル空間を作ることを目指してる。視覚、聴覚、触覚、嗅覚、味覚をデジタルインタラクションに組み込むことで、物理現実と同じくらい豊かで多層的なバーチャルワールドを作れる。

#IoSのキーコンセプト

私たちは、いろんな感覚を通じて生活を体験していて、脳内でさまざまな信号を処理してる。特に触覚を正確に表現できれば、人々の反応や行動を高めることができる。IoS技術は、人々が遠くから多様な感覚を体験できるようにして、医療、教育、観光といった産業に影響を与えることができる。ただ、IoSが真に効果的であるためには、メディアの同期や動揺を減らすこと、通信の遅延を最小限に抑えることといった課題を克服する必要がある。視覚や音などの異なる感覚ソースからデータを集めることは、マルチセンサリー体験を成り立たせるために重要だ。

大きな課題の一つは、すべての感覚入力が適切なタイミングで到着し、リアルに感じられるようにすること。もしバーチャル体験がリアルな感覚と合わなければ、脳が混乱し、不快感を引き起こす。これを防ぐためには、これらの感覚がどれだけリアルに感じられるかを改善し、VRやARデバイスでの遅延を低くする必要がある。目標は、感覚情報を超低遅延で伝送することで、理想的には1から10ミリ秒以内にすること。

没入型メディアの通信信頼性に関しては、今後のネットワーク世代は高品質なビデオストリーミングやハプティックフィードバックに対して約1ミリ秒の遅延を達成し、帯域幅要件は数十メガビット毎秒から約1テラビット毎秒にわたるべきだと言われてる。味や匂いの信号はそれほど厳しくないけど、他の感覚と完全に同期させる必要があって、IoSのフルポテンシャルを引き出すためには重要だ。

さまざまなテクノロジーの中で、意味的コミュニケーションは、メッセージの意味に焦点を当てて全信号を送る代わりに、超低遅延を実現する可能性を示している。これは、より迅速で効率的な伝送を提供する。

最近のAIシステムの進展では、大規模言語モデル(LLM)が導入された。これらは、情報を小さなメッセージに圧縮しつつ意味を保つ強力なツールだ。このモデルの広範な訓練によって、生成、推論、そして適応ができるようになった。生成されたメッセージは元のものと全く同じではないかもしれないが、意図した意味を効果的に伝える。

LLMは、IoSにおいて同期のような課題に対処し、リモート操作でのより良い制御のために機械知能を強化する重要な役割を果たす可能性がある。

最近、LLMはテキスト、音声、画像を含む複数のタイプのメディアを扱えるように進化した。これにより、より広範な人間のコミュニケーションを理解し応答できるマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)が登場した。これらの進歩により、画像や音声をテキストに翻訳するなど、より自然なインタラクションが可能になる。

私たちは、LLMが没入型メディア通信の効率を改善する可能性を示すことを目指してる。具体的には、ドローンからの360度ビデオストリーミングを意味的コミュニケーションの例として検討する。このプロセスでは、物体を検出し、説明的なテキストを生成してサーバーに送信し、LLMがその説明を仮想表示用のコードに変換する。そのコードがユーザーに送信され、デジタル表現を見ることができるようになる。

#IoSのキーコンセプト

IoSは、すべての人間の感覚を考慮した完全没入型コミュニケーションに基づいている。デザイナーや研究者は、触覚、味覚、嗅覚、音、視覚の感覚信号をデジタルでストリーミングする方法を考えなければならない。このコンセプトは、リアルな世界とデジタル環境を融合させ、本物のように感じるリモートコミュニケーションをサポートしようとしている。これは、触覚、味覚、嗅覚、音、視覚という特定の領域に感覚入力を分類し、脳-コンピュータインターフェース(BCI)で補完することを含む。

#触覚のインターネット

触覚、つまりハプティックな感覚は、私たちの没入型体験を向上させる。VRトレーニングやテレオペレーションでは、触覚が手術のようなタスクに必要な物理的感覚を再現するのに役立つ。最適な触覚体験を達成するには、迅速な応答時間と低遅延が必要だ。ハプティック技術はシンプルな振動から、リアルなフィードバックを提供する複雑なシステムまで様々だ。ハプティックグローブやフィードバックコントローラーのようなデバイスは、ユーザーがバーチャルオブジェクトとやり取りできるようにしている。

#味覚のインターネット

味覚は、フレーバーを検出し解釈することに関するもの。従来のVRが視覚や音に焦点を当てているのに対し、味を加えることでエンゲージメントを高め、体験をよりリアルにできる。現在の技術では味覚受容体を刺激する方法を探っているが、味の再現は他の感覚に依存するため、挑戦が多い。

#嗅覚のインターネット

デジタル香り技術は、香りを検出または生成することを含む。これは、食品の品質監視やトレーニング、観光、治療における体験を向上させるために使用される。匂いは私たちの感情や生産性に大きな影響を与える。特定の香りを放出するデバイスは、視覚や音の刺激と匂いを同期させることで体験を向上させることができる。

#音のインターネット

空間オーディオは、異なる空間の点から音が来るように感じさせる音体験を作るのに役立つ。これは、視覚を補完する同期音が重要な没入型環境にとって重要だ。

#脳-コンピュータインターフェース(BCI)

BCIは、脳と機械の間の直接的なコミュニケーションを可能にし、人間と技術のインタラクションをよりシームレスにする。IoSの文脈で、BCIは感覚的認識に基づいたアクションを実行する努力を助けることができる。

#なぜIoSが必要なのか

IoSはさまざまな分野でユーザー体験を大幅に向上させることができる。たとえば、エンターテインメントではインタラクションをより魅力的かつリアルにすることができる。医療では、患者のモニタリングや治療オプションを向上させることができる。ビジネスでは、ショッピング体験やマーケティング戦略を改善することができる。IoSは、人間が機械とどのようにインタラクトするかを変える可能性があり、自然で直感的なものにし、従来の入力デバイスの必要がなくなる。危険な状況でも、安全にリモートで機械を制御することができる。

#IoSインターフェース

現在のAR、VR、ミックスドリアリティアプリケーションは主に視覚と音に焦点を当てているが、研究では味覚や嗅覚を取り入れることで没入感とリアリズムを高められることが示されている。複数の感覚を活用することで、IoSインターフェースは不快感を軽減し、ユーザーのエンゲージメントを促進し、完全没入型のバーチャル環境を作るための基盤を築くことができる。

#ハプティックユーザーインターフェース

ハプティックインターフェースは、XR体験に触覚を追加し、ユーザーがバーチャル環境とどのように関わるかを向上させる。リアルな感覚を再現し、バーチャルオブジェクトとの自然なインタラクションを可能にする。

#嗅覚インターフェース

匂いは感情や記憶に大きな影響を与える。嗅覚をXR体験に取り入れることで、開発者は視覚や音の合図に反応して香りを放出するデバイスを使用して、より没入感のあるリアルな環境を作ることができる。

#味覚インターフェース

味覚インターフェースは、バーチャル体験に味覚を取り入れ、より豊かなマルチセンサリー環境を提供することを目指す発展途上の分野だ。

#脳-コンピュータインターフェース(BCI)

BCIは脳の活動を機械と接続し、能力や医療治療の改善の機会を生み出す。これにより、ユーザーが思考でキャラクターを操作する没入型ゲーム体験に繋がることもある。

#ナチュラルユーザーインターフェース(NUI)

NUIは、人間と機械の通信に自然なインタラクションを利用する。音声やジェスチャー認識のような最近のボイスコントロールインターフェース（AlexaやSiriなど）の進展により、これらの方法が人気を得ている。

#アンビエントユーザーインターフェース(AUI)と会話型ユーザーインターフェース(CUI)

これらのインターフェースは、ユーザーのニーズやコミュニケーションスタイルに合わせてより直感的なインタラクションを可能にする。

#IoSの基盤モデル

大規模言語モデル(LLM)とマルチモーダルモデルの開発は、ビデオコンテンツの作成と伝送の方法における重要な変化を示している。研究によれば、LLMは画像やビデオを最小限の品質損失で効果的に圧縮し、表現できることがわかっている。

###没入型コミュニケーションにおける生成AIの提案アーキテクチャ

最近のLLMの進展は、ビデオストリーミングの取り扱い方法にシフトをもたらしている。私たちは、LLMがビデオ伝送に使用できる3つのシナリオを探る。最初のケースでは、LLMは高品質を維持しつつ伝送を行う圧縮器として機能する。2つ目のケースでは、LLMは生のビデオの代わりにテキストの説明を提供し、データを少なくする。3つ目のケースでは、視覚情報をより簡単に伝送できるコードに変換する。

#ユースケース説明

課題と解決策を説明するために、密集した森林の中でドローンを遠隔操作するオペレーターを考えてみて。これは、オペレーターにストリーミングされるビデオに影響する帯域幅の制限を提起する。このオペレーターは、ビデオと音しか受け取れないため、環境を完全に伝えられない。これらの問題に対処するために、意味的コミュニケーションを使用して体験を向上させつつ、帯域幅を削減することを提案している。

#生成AIを使った没入型コミュニケーションの提案アーキテクチャ

私たちの提案セットアップでは、ユーザーがドローンの360度カメラからキャプチャした画像に基づいてアニメーションの3Dオブジェクトを視覚化できるようにする。VRユーザーはドローンを制御し、環境に関する温度や振動を含む感覚データを受け取る。このシステムは、ユーザーの仮想ビューに合わせた豊かな雰囲気を提供することを目指している。

#ドローン

ドローンはライブビデオをキャプチャしてユーザーにストリーミングし、位置データも送信する。視覚情報を処理して物体を検出し、クラウドサーバーにアノテーションを送信する。

#クラウドサーバー

クラウドサーバーは、2つのLLMに接続されている：1つは画像キャプショニングを改善するため、もう1つは没入型コンテンツを生成するためのコードを作成するためだ。これにより、ユーザーを圧倒することなく詳細な説明が可能になる。

#エッジクラウド

エッジクラウドはビデオストリーミングを管理し、メッセージの伝送を処理する。システムがスムーズに機能するようにして、ドローン、ユーザー、クラウド間で効率的な通信を可能にする。

#実験結果

実験設定では、大学の近くでドローンを飛ばし、360度ビデオをストリーミングした。この実験段階では、従来の方法と提案アプローチの間の帯域幅や遅延などのさまざまなメトリックを測定した。

#課題と研究の方向性

#マルチユーザーのスケーラビリティ

多くのユーザーを同時にサポートできるシステムを作ることは課題だ。これに対応するために、将来のネットワークはユーザー体験を損なうことなくリソースやサービスを動的に調整すべきだ。

#レイテンシとリアルタイム処理

完全な没入型体験をするには、広範な感覚データを素早く処理する必要がある。これには、ネットワークインフラやコンピューティング技術の進展が求められる。

#エッジコンピュテーションの制限

小型デバイスでLLMを展開するのは、その高いコンピューティング需要のために難しい。パフォーマンスを損なうことなくLLMを運用するための効果的な解決策を見つけなければならない。

#エネルギー消費

LLMは大量の電力を消費するため、モバイルデバイスをすぐに消耗させる可能性がある。日常使用においてより実用的にするための解決策が必要だ。

#統合と相互運用性

さまざまなデバイスやプロトコルと連携するシームレスなIoSの開発には、革新的なネットワーク戦略が求められる。

#結論

この記事では、6Gネットワークの文脈で大規模言語モデルを感覚のインターネットに統合するフレームワークを紹介した。LLMが没入型メディア通信をどのように向上させるかを探ったし、その効果を示すための実用的なユースケースを提案した。LLMは帯域幅を大幅に節約することができるが、遅延を減らすことは今後の重要な焦点である。提案された解決策の一つは、LLMの効率を改善するために微調整を行い、リモートオブジェクト検出やキャプショニングなど、さらなるアプリケーションの探求を計画している。