通信業界における AI

前例のない規模でデータを収集、処理、配信するというワイヤレス産業の要望には、新しい種類のネットワークが必要となります。世界をリードする通信業界各社は、ネットワークの最適化、短期間のイノベーション、新しいサービスの提供のために NVIDIA テクノロジを導入しています。

AI で電気通信ネットワークを高速化する

生産性を上げる。ネットワークの品質を向上させる。カスタマー サービスを強化する。

  •  <span>エッジ コンピューティング</span>

    エッジ コンピューティング

  •  <span>超効率的 5G</span>

    超効率的 5G

  • <span>ネットワーク運用 </span>

    ネットワーク運用

超効率的 5G

NVIDIA GPU は、待ち時間が極めて短い 5G サービスをクラウドから提供することを可能にします。それにより、クラウドベースの仮想現実 (VR)、スマート シティ、クラウド ゲーミング、臨場感にあふれる 360 度ビデオ、接続されたドローン、自動運転車などのアプリケーションを可能にします。また、オープン ソースのコンテナーとライブラリを利用することで、市場に届けるまでの時間が短縮されます。

5G エッジ コンピューティング

「NVIDIA と共同で、5G とエッジ コンピューティング テクノロジによる新しい輸送方法を実験しています。」

パロアルト AT&T Foundry 社、Alisha Seam 氏

AI を活用する 5G

NVIDIA GPU と CUDA® テクノロジにより、通信業界各社はコードを最大限まで並列化することで、大量の計算処理を必要とするアプリケーションや VNF ワークロードを高速化できます。GPU で増加する計算処理能力をアプリケーションで活用できます。世代間でソフトウェア機能を変更する必要がありません。

AI を活用する 5G

NVIDIA GPU により

半分の電力で

9 倍のパフォーマンスを

Ribbon にもたらしました。

Ribbon Communications、Kevin Riley 氏

AI ベースのネットワーク運用

統計アルゴリズムまたは統計ポリシーを第一の基盤とするネットワーク運用は、DL (ディープラーニング) と AI ベースのモデルに変えることができます。ネットワーク運用に AI と ML を導入することで、急激に複雑になるシステムや SDN で要求されるリアルタイムの最適化に対処します。人件費の占める割合が大きい運用コストを最小限に抑え、エンドユーザーの生産性を向上します。

AI ベースのネットワーク運用

Verizon は計算処理時間を 24 時間から 1 時間に減らしました。精度は従来の方法と同じか、それより優れています。

Verizon 社、Bryan Larish 氏
ディープラーニング アルゴリズムによる 4G 無線ネットワークの品質を予測する - GTC 2018  

AI ベースのネットワーク運用

NVIDIA LIVE WEBINAR
ACCELERATE YOUR OPERATIONS IN TELECOM WITH AI

Discover how telecom service providers can leverage AI to improve network quality, optimize resource planning, and enhance customer service.

Date: Thursday, May 30, 2019
Time: 9:00–10:00 a.m. PT

BreadCrumb Navigation - Tabs

テクノロジが通信業界を変革する

ネットワーク運用のためのディープラーニング

ネットワーク運用のためのディープラーニング

NVIDIA GPU は、チャンネル オートエンコーダーの実際のトレーニングを高速化します。数分、ときには数秒で完了し、デスクトップ プロセッサのプログラム コンパイルに匹敵するスピードです。モデルがトレーニングされたら、NVIDIA Jetson™ TX2 や AGX Xavier™ など、低電力でパフォーマンスに優れた組み込みシステムに配備できます。これで、電気通信エンジニアが最適化された物理層を簡単に構築し、それを末端の組み込みデバイスに配備できるデザイン フローが作られます。

データ サイエンス

データ サイエンス

通信業界各社が大量のデータを保存、処理、分析することで、データ サイエンスが加速し、生産性を最大化し、最適化された AI モデルを提供し、TCO を減らします。GPU 対応エコシステムは通信業界各社にエンドツーエンドのデータ サイエンスを提供します。その仕組みをご覧ください。

大規模なオブジェクトの高速検出

大規模なオブジェクトの高速検出

人間の存在を正確に検出することは、さまざまな用途で重要です。高性能ディープラーニング トレーニングは、NVIDIA TensorRT を利用する 5G 経由の物体検出のために、物体、人間、動物、機械を堅牢な一般化モデルの作成を可能にします。データ センターであれ、エッジであれ、運用環境でリアルタイム推論のパフォーマンスを維持し、同時に高い精度を維持することは重要です。ビデオベースのサービスを提供する企業にとっては、精度が 1 パーセント上がるだけで利益が爆発的に増加します。 

バックグラウンドのノイズを抑える

バックグラウンドのノイズを抑える

現代の携帯電話における既存のノイズ低減ソリューションは完璧ではありませんが、使い勝手は向上しています。NVIDIA のディープラーニング ソリューションでは、マイクロホンを 1 つだけ必要とします。後処理はすべてソフトウェアで処理されます。これにより、ハードウェア デザインがより単純になり、より効率的になります。背景の雑音を完全に消すため、より快適で明瞭な通信が可能になります。

通信業界についてもっと詳しく見る

車、MRI スキャナー、さらには洗濯機でさえ接続される 5G 時代に向かって突き進む今、通信業界各社は膨大なコンテンツやサービスに対応するという課題に直面しています。データ負荷に対応し、複雑なネットワーク機能を処理し、新しいサービスを提供し、収益を増やすには、新しい種類のネットワークを構築する必要があります。

GTC 2019 では、この新しい時代について徹底的に話し合いました。その模様をご覧ください。課題、戦略、潜在的なソリューション、および世界中の事例を網羅しています。

ビデオの視聴後、その他関連リソースもご覧ください。AI が通信業界を変えている様子をご覧いただけます。

登録して NVIDIA から最新ニュースと開発情報を受け取る