[イーデイリーHan Kwangbeom 記者]SamsungElectronics(005930)が、6G通信網を活用し、別途の専用カメラやセンサーがなくても、大規模な人混みの動きをリアルタイムで検知する技術を披露しました。通信基地局が自ら人や物の位置を把握する高精度センサーの役割を果たす方式で、大規模なスポーツイベントや公演会場での安全事故を未然に防ぐのに大いに役立つ見込みです。
サムスン電子は15日、米国の移動通信事業者ベライゾン（Verizon）と共に、仮想化ネットワークソリューションを活用し、6Gの中核技術である「ISAC（Integrated Sensing and Communication、通信・センシング融合技術）」の現場実証に業界で初めて成功したと発表しました。
両社は去る7月、米国テキサス州で開催されたグローバルスポーツイベントにおいて、サムスン電子の仮想化ネットワークソリューションを活用し、AIベースのISAC技術を実際のイベント環境で実証しました。仮想化ネットワークソリューションとは、専用ハードウェアで実装されていたネットワーク機能を、汎用サーバーを用いてソフトウェア的に実現する方式です。AI向けのCPUやGPUを活用しやすいため、新たなAIサービスの導入や、AIベースのネットワーク機能を迅速に適用・拡張することが可能になります。
ISACは、通信機器を高精度センサーのように活用する6Gの中核技術です。別途の機器を必要とせず、すでに構築されている通信インフラを活用し、基地局で収集した無線信号の反射情報を分析することで、物体の位置、速度、方向を把握することができます。特に、従来のセンシング方式の適用が困難な死角や暗い環境でも活用できるため、安全・セキュリティ、交通、産業現場など、様々な分野への適用が可能です。
◇基地局の反射信号で「ヒートマップ」を可視化…人混みの分散を誘導
両社は、実際に人出が集中したイベントの現場でISAC技術を活用し、人々の動きや群衆の密集度を検知するとともに、AIを通じて収集された情報をリアルタイムで分析した後、群衆の密集度をヒートマップ（データの大きさや強さを色で表現した可視化資料）の形で可視化することに成功しました。
この技術を活用すれば、スポーツイベントやコンサートなど、大規模な人出が集中する現場において、観客の密集状況をリアルタイムで把握することができます。これに基づき、イベント主催者は混雑エリアを管理し、安全事故の予防に活用できるほか、観客を比較的人の少ない利便施設や移動経路へと誘導することが可能です。
今回の実証実験では、サムスン電子の最新AI無線ネットワーク（AI RAN）ソリューションである「NIS（Network in a Server）」が活用されました。NISは、AI、基地局、コアなどのネットワーク機能をソフトウェアで実装し、CPU、GPUなどの高性能コンピューティングパワーを単一のプラットフォームに統合したエッジAIプラットフォームとしての役割を果たします。
特にNISは、単一のハードウェアプラットフォーム上でソフトウェアを通じて多様なネットワーク機能を実装できるため、既存のネットワーク機器を変更したり、別途機器を追加したりすることなく、ISACのような新技術を実現できる点が特徴です。
◇ハードウェアの交換なしに、ソフトウェアの適用だけで次世代6G技術を実現
サムスン電子ネットワーク事業部のソル・ジユン商品戦略チーム長（副社長）は、「サムスン電子とベライゾンは、通信はハードウェアが中心であるべきだという150年にわたる固定観念を打ち破り、ソフトウェアベースの次世代ネットワークへの転換を主導し、パラダイムの大転換に成功しました」と述べ、 「ネットワークAIの主導権を握るためのグローバルな競争が激化する中、サムスンは最先端の技術力を基盤に、AIと6Gがもたらす新時代の地平を切り拓いていく」と述べました。
今回の実証に共同で取り組んだサムスンリサーチの6G研究チーム長、チャーリー・チャン（Charlie Zhang）副社長は、「6G時代の中核技術として注目されるISACをグローバルイベントで実証し、技術の商用化の可能性を一段と早めました」とし、「米国が周波数帯域の拡大など、AIと6Gによる新規サービスの創出および普及に備える状況において、サムスン電子は先行研究の能力を結集し、次世代技術を主導してまいります」と述べました。
ベライゾンのヤゴ・テノリオ（Yago Tenorio）最高技術責任者（CTO）兼技術開発担当上級副社長は、「サムスン電子とのAIベースのISAC実証の成功は、6G時代の青写真を具体化する意義深い成果です」と述べ、「生活インフラから産業エコシステムに至るまで、様々な領域においてAIと融合した未来の技術を持続的に検証し、牽引してまいります」と強調しました。
