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NEC、モビリティに適したモバイルネットワーク向け高精度QoE予測技術を開発
2024年6月10日
NEC、モビリティに適したモバイルネットワーク向け高精度QoE予測技術を開発
～移動体のアプリケーションの品質向上とネットワーク構成機器の消費電力抑制に貢献～
NECは、安心・安全・効率的なモビリティ社会を実現する技術として、コネクティッドカーやドローンなどの移動体に安定した通信を提供可能な接続先を予測する、高精度QoE予測技術を開発しました。本技術は、不必要なハンドオーバー(注1)を最小限に抑制し、ハンドオーバー時の通信品質劣化を低減することができます。また、基地局などの通信機器の消費電力も抑制するため、環境負荷低減にも貢献します。
背景
モビリティ市場では、コネクテッド化、安全運転支援システムの高度化、自動運転の実用化が進む中で、安心・安全を確保するためにアプリケーションの品質を高信頼に保つモバイルネットワークが重要になっています。そのためモバイルネットワークには、移動体がどのような環境にあっても、使用中のアプリケーションの品質を高い水準で維持できる通信環境を提供し続けることが求められています。 NECは現在発生する、移動体に対するモバイルネットワークの通信品質低下が、移動体が通信する基地局の切り替え(ハンドオーバー)が不適切に行われることに起因することに注目し、十分な通信品質を維持できるよう不必要なハンドオーバーを抑制するための高精度なQoE予測技術開発に取り組みました。
本技術の特長
高精度QoE予測技術はマルチモーダルAI技術により、モバイルネットワークの通信情報と移動体の映像情報から得られる通信ログや動画などのデータから、移動体のアプリケーション品質を高品質に維持できるネットワークまたは基地局を高精度に予測する技術です。これにより、効率的なネットワーク選択、基地局のセル選択、そして運転支援(注2)が可能です。
本技術の活用イメージ |
本技術の特長は以下の通りです。
1.移動体に最適な新しい評価基準
移動体の映像品質やモバイルネットワークの通信品質は移動に伴って変動するため、国際標準化団体である国際電気通信連合(ITU)で検討されている車両の遠隔監視・遠隔制御を行うシナリオのQoE(Tele-operated Driving QoE、以下 ToD QoE)で算出したスコアは実際のQoEよりも高く評価されることがあり、実態に即していないという課題がありました。そこで本技術では映像・通信品質の時間変動量がQoEに与える影響をスコア化してToD QoEを再計算することで移動体に最適な評価基準を設定し、高精度なQoE予測を実現します。
2.最新のAI技術を用いた高精度な環境分析
移動体の走行環境や天候などの周囲の環境状況によってモバイルネットワークの無線通信品質は変化するため、移動体に対して高い通信品質を維持することが難しいという課題がありました。そこで、映像認識AIとLLMを組み合わせ(注3)、ドライブレコーダーなどの映像から走行環境や移動状況および運転特性を理解する技術(以下 本AI技術)を取り入れます。本AI技術により、移動体がおかれた環境を映像認識AIで分析し、渋滞や建物の密集状況などを文章化しLLMで総合的に文脈理解することで、これから先に起こるであろうことを判断して移動体に最適な基地局を提案することが可能となります。結果、移動体ごとに異なる複雑な環境状況にも対応したQoE予測を高い精度で実現します。
3.アプリケーションごとに最適化されたハンドオーバー制御
モバイルネットワークでは、一般的には無線通信品質に基づいて基地局をハンドオーバーしていますが、モビリティの遠隔監視や遠隔制御のようにアプリケーションごとにデータサイズや通信時間が異なる場合、データ通信中のハンドオーバーによって通信応答性能が低下しアプリケーションの品質を維持できなくなる課題がありました。そこで本技術では、通信データ特性とQoEの予測結果からアプリケーションに必要なQoEを満たせないセルを特定し、RAN側に情報を提供することにより通信途中の不必要なハンドオーバーを適切に抑制することができ、高品質なモバイル通信を実現します。
以上
今後の展開
NECは2024年度内に、本技術を用いた実証実験を行う予定です。その後も開発を進め、QoE分析・制御装置として、2025年度内に実用化することを目指します。さらに、映像認識AIとLLMを組み合わせた本AI技術の応用ソリューションとして、運転操作の滑らかさを基準とした運転支援ソリューションを提供予定です。
なお、NECは本技術をインターネットテクノロジーのイベント「Interop Tokyo 2024」(会期：2024年6月12日(水)～6月14日(金)、会場：幕張メッセ)で展示します。
（注１）通信を継続させるために、接続している基地局を切り替えること。端末周辺の電波強度測定結果などに基づき基地局が接続先を判断する。様々な発生契機があり、移動中だけではなく、立ち止まって通信している状態でも発生する。
（注２）映像やセンサデータなどから走行環境や運転操作を分析し、燃費向上・走行中CO2排出量削減・事故率軽減に向けた運転習慣の改善ポイントをLLMを用いて言語化、運転者にフィードバックすることで運転習慣の変容を促す。また、QoE予測結果に基づいて通信品質がより安定する走行経路を提案する。
（注３）NEC、映像認識AI×LLMにより、動画から説明文章を自動生成する技術を、世界で初めて開発
https://jpn.nec.com/press/202312/20231205_01.html
短縮動画+説明文で要約 映像認識AI×LLM: NECの最先端技術
https://jpn.nec.com/rd/technologies/202314/
本件に関するお客様からのお問い合わせ先
NEC モバイルコア統括部
E-Mail：contact@mnbc.jp.nec.com
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