IOWNNTT R&Dフォーラム2019 特別セッション

オールフォトニクス・ネットワーク

コグニティブ・ファウンデーション2030（Beyond2020）を見据えた革新的ネットワーク
いとう

伊藤あらた

新NTT情報ネットワーク総合研究所

所長

私たちは，IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）構想によりトランスポートネットワークのオールフォトニクス化を進めてポテンシャルを最大化するとともに，迅速なサービス提供とバリューチェーン最適化を図るための研究開発を推進しています．本稿では，IOWN構想におけるNTT情報ネットワーク総合研究所の取り組みと最新の研究事例を紹介します．本記事は，2019年11月14〜15日に開催された「NTT R&Dフォーラム2019」における，伊藤新NTT情報ネットワー
ク総合研究所所長の特別セッションを基に構成したものです．

Smart World実現に向けた課題と解決の方向性

Wireless Network）が課題解決の大築 ・ 運用する際に必要となる膨大な数きなカギとなります．の波長や周波数を効率的に収容するた

以下，IOWNの構成要素であるオーめの「ネットワーク設計 ・ 制御機能」です（機能 2 ）．

NTTグループは，パートナーとコルフォトニクス ・ ネットワーク（APN：ラボレーションしながら社会課題を解All Photonics Network）とコグニティ

第 3 は，ネットワークリソースやコ決し，Smart Worldの実現をめざして

ブ ・ ファウンデーション（CF: Cog-

ンピューティングリソースなどのICTいます．これまでにさまざまなパートnitive Foundation）に関する主な取りリソースを最適に組み合わせ，さまざナーとのトライアル ・ 実証実験を通し組みを紹介します．

まなサービス要件をにこたえる「機能て，課題の洗い出しやソリューションの具体化を進めています．

APNにおける主な要素技術別ネットワーク機能」です（機能 3 ）．
第 4 は，データ量当りの低消費電力

その中で，持続可能な成長に向けた

APNの特徴は，光の広帯域性 ・ 柔化 ・ 低遅延化を実現する光電融合デバ課題がみえてきました．現在のネット軟性を十分に活用し，端末 ・ ユーザ ・イス技術が適用された「端末機能」でワークインフラは，本格的なコネクサービスごとに，多地点間にフルメッす（機能 4 ）．

ティッドカーや映像配信，遠隔医療なシュ接続された光パスを波長単位で提以上の基本機能のうち，ここでは機どの低遅延サービスを全国規模で展開供し，最適な機能別ネットワークを実

能 1 〜 3 の代表的な要素技術についするには必ずしも十分ではなく，今後現することです．私たちはAPNを構て紹介します（機能 4 については本

ネットワークの大幅なポテンシャル向成する基本機能を 4 つに整理してい特集記事『オールフォトニクス ・ ネッ上が望まれるという点です．

ます．

トワークを支える基礎技術』を参照）．

■光フルメッシュネットワーク構

課題解決の 1 つの方向性が，端末間第 1 は，エンドエンドで高速 ・ 高品のIP/non-IPトラフィックを光のまま質のデータ転送を行うための光フル成技術（機能 1 ）転送する新しい革新的なネットワーク

メッシュネットワーク，および無線アエンドエンドで光フルメッシュネッの実現です．フォトニクス技術をベー

クセスネットワークを実現する「ネットワークを実現するためのキー技術スとした，大容量 ・ 低遅延かつ柔軟でトワークトランスポート構成機能」でとして，ペタビット級大容量波長パ低消費電力なネットワークである

す（機能 1 ）．

ス技術とPhotonic Exchange（EX）/IOWN（Innovative Optical and22

NTT技術ジャーナル 2020.1

第 2 は，それらのネットワークを構Gateway（GW）構成技術があります特 集■空間データサイエンスに基づく（図 ₁ ）．

ます．発着需要の多い拠点などを中心収容設計技術（機能 ₂ ）に分割するなど，その分割方法およびしては， 1 波当り最大 1 Tbit/sを達前述したように，APNは端末 ・ ユー

分割単位の最適化がカギとなります．

成する超高速光信号送受信技術（超高ザ ・ サービスごとに波長を割り当て，2 点目は，トポロジ最適化です．ド

速デジタル信号処理技術＋超高速光フ

エンドエンドで波長パス接続を行いま

メイン内の最適経路 ・ トポロジを導出

ロントエンド回路技術）の確立に加え，す．つまり，IoT（Internet of Things）

し，波長収容効率を向上させるとともマルチコア ・ マルチモード技術や伝送やMaaS（Mobility as a Service）などに，光ファイバの追い張りや渡り新設波長領域の拡大技術（C＋L帯での伝の普及による通信端末の爆発的な増加などの効果的なプロビジョニングを可送）といった 1 ファイバ当りの伝送容とその通信相手の組み合わせを考える

能とします．

量拡大を図る技術の研究開発を推進しと，膨大な数の光パスと波長が必要に3 点目は，マルチレート波長群最適ます．

なります．そこで，大量の光パスに対化です．ドメイン内での経路が同じ光

また，スケーラビリティ確保のためし有限の波長を効率的に割り当てる収パスをグループ化し，波長群として波にドメイン分割したローカルフルメッ

容設計技術が重要となります（図 ₂ ）．

長割り当ておよび管理することで，波シュ面の小容量パスをコアフルメッ

収容設計技術のポイントは 3 点あ

長収容効率の向上と波長割り当て問題

ペタビット級大容量波長パス技術とシュ面の大容量パスに光のまま載せ替の規模削減を図ることができます．波ります．

えるPhotonic EX機能やアクセス面か

1 点 目 は， 前 述 のPhotonic EX/

長割り当て問題の規模を適正化するこらの信号を光のまま折り返したり，GWによる波長変換技術を活用したドとで，コヒーレントイジングマシンでローカルフルメッシュ面へスルーさせメイン分割です．ローカル面を複数のあ るLASOLV® お よ びLCS/SDK

るPhotonic GW機能の研究開発にもドメインに分割し，ドメインの境界で（LASOLV ® Computing System/

取り組みます．これらにより，パケッ波長変換を行うことで，ドメインごとSoftware Development Kit）＊ を用いト処理することなく波長パスをダイナに同一波長を再利用できることから波て最適な波長割り当てを導出できるよミックに振り分けることで低遅延化と長リソースの使用効率向上が図れまうになります．

低消費電力化を実現します．

す．さらに，ドメイン分割することで光パスへの波長割り当て数が削減され＊ LCS/SDK：LASOLV®イジングマシンで組合せ最適化問題を解くためのミドルウェア．

機能（アクセス⇔ローカル）・フルメッシュ面で管理する固有な識別子をアクセス面上の各ユーザに割り当て・識別子に応じて，各論理パスに振り分け

アクセス面

Photonic GW
MicroPhotonicEXエッジ

ローカル
フルメッシュ面

機能（ローカル⇔コア）
・光集線機能（光TDM信号の 1 Tbit/s級相当の光信号へ光集線）
・光波長変換機能センター

特性: 対地数は膨大. 動的なパス要求が発生
機能: ・SOが従来より早い，論理パスの提供
・Staticな小容量波長パス（10 Gbit/s程度）; 高密度WDM
・複数論理パスでの波長パス共用; 光TDM

図1

コアフルメッシュ面
特性: 対地数は限定的，かつ固定的機能: ・Staticな波長パス設定と波長クロスコネクト機能
・大容量波長パス（ 1 Tbit/s級）

光フルメッシュネットワーク構成技術

NTT技術ジャーナル 2020.123

NTT R&Dフォーラム2019 特別セッション

Smart Factory

MaaS

Smart City

① 波長変換を活用するドメイン分割設計法□ 問題規模を削減□ 波長収容効率向上

Network design for IOWN

path#2②トポロジ最適化
λ□ 波長収容効率向上

path#1の波長λ③マルチレート波長群最適化

path#1□ 問題規模を削減□ 波長収容効率向上
LASOLV®およびLCS/SDKと連携

path#2の波長λ区間
地理空間情報を活用した機能別トポロジ設計

フルメッシュネットワークの波長設計

図2

空間データサイエンスに基づく収容設計技術

これらの設計技術を組み合わせることにより， 1 ファイバ当りの必要波長数を1₀₀₀程度に削減可能となり，マ

分野別
データ交流・分析

MaaS

ルチコアファイバで対応可能な領域に光分散コンピューティング基盤入ってきます．

APL

CPUCPUCPU■光分散コンピューティング基盤
技術（機能 ₃ ）さまざまなサービス要件に合わせ，光フルメッシュネットワークに接続された多種 ・ 多様なデバイスからの大量高度データ処理・分析機能の検討を行っています（図 ₃ ）．

APLCPUCPUCPUCPU APL
CPUFPGA

データ5G・Local 5G

光アクセス
APL

データ

データ

超低遅延・広帯域ネットワーク

大量データ

GPU
Mem
GPU
Mem APL
GPU
Mem

データ
データ

＋

データを高度に処理し，安心 ・ 安全なデータ流通を実現する光分散処理技術…

エネルギー（VPP）

CPU

データ
データ
データ

Beyond 5G

GPU

データ
データ
データ

Wiﬁ/DSRC

地域BWA

CPU

位置・時刻

データ
データ
データ

光ファイバ
環境センシング

ポイントは，光フルメッシュネット

図3

ワークの大容量 ・ 低遅延性を活かし，光分散コンピューティング基盤技術

広域に分散したコンピューティングリ
ソースを光で動的かつ高密度に協調動作させる点です．それにより，遠距離CFにおける主な要素技術

CFの実現に向けて不可欠な技術として，ユーザにネットワークを意識さに存在するコンピューティングリソー

CFは，クラウド，ネットワークサーせず各種リソースの自動設計 ・ 自律運スをあたかも同一地点にあるかのようビス，ユーザ設備などレイヤの異なる用を実現するユーザフレンドリーなオに動作させ，時々刻々と変化するリ

ICTリソースの配備 ・ 設定 ・ 連携およペレーション技術や有線 ・ 無線含めたソース要求に柔軟に対応できるようにび管理 ・ 運用を一元的に実施する仕組

システム全体を高度化 ・ 最適化する技なります．
この技術により，コンピューみです．

術などがあります．

ティングリソースの高効率利用と高度ミドルB事業者の業務効率化や自ら無線リソースに関する最適化技術となデータ処理の両立を図ることが可能の業務のデジタルトランスフォーメー

しては，ナチュラルな無線アクセス基となります．

ションに加え，エンドユーザへの迅速盤技術の研究開発を行っています．利

なサービス提供等の利便性向上が可能

用状況に合わせた最適な無線エリアのとなります．

実現や複数無線間での連携を行うこと

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NTT技術ジャーナル 2020.1

特 集

低遅延

高速

低価格

低消費電力

多種・多様なサービス

高信頼

無線センシング多様化，先鋭化する無線アクセスへの要求

さまざまな無線方式を組み合わせ，無線方式を意識しない無線アクセスの実現

予測品質

無線品質
予測エンジン

無線アクセスの品質を事前に予測し，最適なアクセスを自動選択
無線環境情報
最適選択
最適選択

ドローン
車両

スマートフォン

図4

複数無線アクセス最適利用のための品質予測技術

新たな価値創造に向けてサービス活用イメージ
設備可視化

渋滞予測

データベース

管路流量監視被災予測

相関分析（AI，機械学習，…）向上をめざし，光ファイバを通信領域だけではなく非通信領域まで幅広く活用する研究開発にも取り組んでい光ネットワーク
外部連携によるサービス専門知識・技術

測定器
災害情報

設備状態情報

道路情報

気象情報

サービス
主体企業・団体

ます．
一例として，光ファイバで伝送する微小エネルギーを有効活用して災害時の通信を確保する光エネルギー高効率利用技術や，光ファイバセンシングにより環境情報を取得 ・ 可視化し地域に環境情報基盤
ファイバで分布計測した配線エリアの情報（環境情報）を基盤としてサービスに広く活用

図5

全国に敷設された光ファイバの価値

光ファイバ環境モニタリング技術

おける環境情報基盤としてサービス展開する光ファイバ環境モニタリング技術（図 ₅ ）などがあります．
私たちは通信のみならず非通信領域をも含めた新たな価値創造に向け，で，ユーザに無線種別を意識させるこドローンや自動運転車両，スマートIOWN Global Forumなどを通してさとなく快適な無線接続を提供可能にな

フォン端末の移動などに伴う無線通信まざまなパートナーと連携しながら研ります．NTTでは，このような無線品質の動的な変化をAI（人工知能）究開発を進めていきます．

制御技術の総称を「Cradio（クレイで事前予測し，アプリケーションの要ディオ）」と名付けて研究開発を推進

件に応じて最適な無線環境を自動選しています．Cradioの要素技術の 1

択 ・ 設定することで，多種 ・ 多様なつに複数無線アクセスを最適利用するサービスの快適な提供をめざします．

ための品質予測技術があります（図 ₄ ）．

◆問い合わせ先

NTT情報ネットワーク総合研究所
企画部
TEL 0422-59-2030
FAX 0422-59-5600
E-mail kensui-s-pb hco.ntt.co.jp

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