6GワイヤレスシステムにおけるAI性能のベンチマーク

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ワイヤレスエンジニアは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を5Gおよび6Gネットワークに組み込む作業に取り組んでいます。AIを実世界のシステムにデプロイするには、新しいハードウェアとソフトウェアへの投資を正当化するために、従来の方法よりも測定可能なパフォーマンス向上がなければなりません。エンジニアは、シミュレーションとリアルタイムテストベッドの両方でAIのベンチマークを行い、実際のデプロイメント条件下でAIの性能を示す必要があります。AIのパフォーマンスを従来の方法と比較する上で、以下の点がエンジニアに必要です。

AIアルゴリズムに関する具体的な測定されたパフォーマンスデータを収集する方法
AIがシステムレベルでどのように機能するかを示す、変更可能なリアルタイムワイヤレスリンクへのアクセス
従来のアルゴリズムとAIアルゴリズムとを簡単に切り替えることができるテストベッド

AI/MLパフォーマンスベンチマークテストベッド

OpenAirInterface (OAI) 5G NRソフトウェアを使用し、標準サーバ上で動作するリアルタイム基地局 (gNB) エミュレータとリアルタイムユーザ機器 (UE) エミュレータ。
NI Ettus USRPソフトウェア定義無線 (SDR) デバイスは、RFフロントエンドとして機能し、無線テストベッドを作成したり、あるいはチャンネルエミュレータに接続してS/Nを変更し、フェージングチャンネルモデルを実行することができます。
OAI gNBソフトウェアは、TensorFlow™で従来のアルゴリズムまたはMLモデルの実行を切り替えることができます。
従来のモデルとMLモデルの両方で特定の検証シナリオを実行し、定義可能で反復可能なチャンネル条件下で各手法がどのように機能するのかについて、パフォーマンスデータを収集することができます。
RFデータ記録APIと組み合わせることで、モデルの訓練からAI拡張ネットワークのシステムレベルの性能測定まで、AI研究のための完全なテストセットアップを作成できます。

ソリューションの利点

オープンソースの5G NR準拠ソフトウェアスタックを実行するAI/ML研究用のコスト効率の高いテストベッド。
チャンネルエミュレータまたは無線で動作するようにシステムを設定し、多種多様な現実的なネットワーク条件をプロトタイプします。

リアルタイムネットワークの一部として物理層のAI/MLモデルをベンチマークするために、変更可能で柔軟性があります。

AIモデルのパフォーマンスを測定する方法を見る

6Gネットワークのニューラルレシーバの例

NIのSDRハードウェアは、リアルタイムワイヤレスネットワーク内でAIモデルのパフォーマンスを測定するためのテストベッドの構築に使用できます。このデモでは、このテストベッドを使用して、従来の方法と比較しながらニューラルレシーバのパフォーマンスを測定する方法を説明します。

NIのエコシステムでお客様のソリューションを構築する

NIでは、アプリケーション固有の要件に合わせてカスタマイズされた、さまざまなソリューション統合オプションを提供しています。社内で統合チームを組織してシステムを完全に統括することも、NIと世界各地のNIパートナーネットワークの専門技術を活用したターンキーソリューションをご利用いただくことも可能です。

NIパートナーネットワーク

NIパートナーネットワークは、ドメイン、アプリケーション、および全体的なテスト開発エキスパートがNIと緊密に連携してエンジニアリングコミュニティのニーズを満たすグローバルコミュニティです。NIパートナーは、信頼できるソリューションプロバイダ、システムインテグレータ、コンサルタント、製品開発者、幅広い産業やアプリケーション分野に精通したサービスおよび販売チャネルの専門家です。

サービスとサポート

NIは、トレーニング、技術サポート、コンサルティングと統合サービス、メンテナンスプログラムによって、アプリケーションのライフサイクル全体を通してお客様との緊密な関係を築きます。お客様のチームは、NIの地域別ユーザグループに参加することで新たなスキルを発見でき、オンライントレーニングおよび対面型トレーニングで習熟度を高めることができます。