2022/09/02

SWEST24 セッションs4a

5G & Beyond〜その先へ〜

⾼瀬 英希(東京⼤学)

菊地 俊介(さくらインターネット)
本研究開発の成果の⼀部は国⽴研究開発法⼈情報通信研究機構の委託研究（04001）により得られるものです講師の紹介@takasehideki

組込みカーネル技術 / システムレベル設計技術
通信ミドルウェア / IoTコンピューティング@kikuzo

データセンターネットワーク / ICN/CCN
分散/エッジ/フォグコンピューティング

Special Thanks,,,2

本セッションの狙いと内容(とおことわり)• 素⼈なりに約1年ほど研究開発やってみて培ってきた知識と技術を，組込み／IoTな皆さんにびよ〜んと共有します• 内容­ そもそも5Gとはなんなのか︖そしてBeyond 5G(B5G)とは︖­ 5Gの組み上げ⽅とOSS for 5G/B5G­ MECとlocal 5G(L5G)︓CS屋さん的に⾒る5Gの新機軸­ 今すぐ始めたい組込み屋さん的なモジュールカタログ­ local 5Gやってみた＠NAIST­ B5G.ex 研究開発プロジェクトのご紹介 (別資料・DL不可)
https://drive.google.com/file/d/1X1UZF3vTNMgor-0pcWToJzNMobmVpuj3/view?usp=sharing­ B5Gによるアプリケーションの開拓 by kikuzo

3そもそも誰がつくっているの︖• 正式名称︓第5世代移動通信システム­ 5th Generation Mobile Communication System• 規格化団体︓国際電気通信連合 無線通信部⾨­ International Telecommunication Union, Radiocommunication Sector­ 1865年設⽴の万国通信連合が源流（世界最古の国際機関とも）
ü ITU加盟国 193／部⾨・準部⾨構成員 537／学術会員 163（2020年12⽉時点）­ 専⾨家会合︓WP5D (Working Party 5D)• 標準化団体︓3GPP (Third Generation Partnership Project)­ 仕様策定の中⼼組織（他にもいろいろ存在する）

4

5G標準化のプロセス① 要求条件をまとめたIMTビジョン勧告の策定
Ø ITU-R勧告M.2083，2015年9⽉② 要求条件をもとにした標準仕様の作成③ 5G技術提案書の提出④ 要求条件を満たしているか審議⑤ 最終確認，標準（勧告）の策定• 5G標準化の変遷

3GPPにおける5G標準化の最前線 | 標準化 | スマートグリッドフォーラムhttps://sgforum.impress.co.jp/article/4880­ Release 15@2017/12︓主要仕様の標準化・NSA/SA無線⽅式­ Release 16@2020/06︓コアネットワーク機能­ Release 17@2022/03︓mMTC追加・eMBB/URLLC機能の拡充

5

そして5G時代の到来︕

Demystifying 3GPP – An insiderʼs perspective to how 4G and 5G
standards get created | Qualcomm
https://www.qualcomm.com/news/onq/2017/08/demystifying3gpp-insiders-perspective-how-4g-and-5g-standards-get-created

総務省｜情報通信審議会｜情報通信審議会 情報通信技術分科会
新世代モバイル通信システム委員会（第10回）
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/policyrep
orts/joho_tsusin/5th_generation/02kiban14_04000608.html

6

5Gの三基軸（ユースシナリオ）
eMBB• eMBB︓超⾼速・⼤容量­ 20Gbpsのピーク伝送速度­ 4G⽐で単位⾯積当たりのシステム容量1,000倍• URLLC︓超低遅延­ 1ms以下の遅延かつ99.999%以上の伝送を保証• mMTC︓超多数同時接続­ 100万台/km2 の接続端末を同時に収容

mMTC

URLLC

Setting the Scene for 5G: Opportunities & Challenges
https://www.itu.int/en/ITUD/Documents/ITU_5G_REPORT-2018.pdf【ポイント】• 5Gになれば3つを同時に達成できるわけではない︕（そういう要求条件でもない）• 電波／帯域は有限であり，トレードオフ関係にある

7

さらに時代はBeyond 5Gへ︕

総務省｜報道資料｜「Beyond 5G推進戦略 －6Gへのロードマップ－」の公表
https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01kiban09_02000364.html

8周波数帯と通信性能の関係
周波数↑ ⇔ 通信範囲↓ ⇔ スループット・遅延↑
ミリ波

Sub6

5G Low Latency Requirements |https://broadbandlibrary.com/5g-low-latency-requirements/

95Gの周波数帯割り当てと設備⽅式
Non Stand Alone︓4G LTEと共⽤Stand Alone︓5Gで専⽤

5Gは使⽤する設備にも「SA⽅式」と「NSA⽅式」の2種類ある | OTONA LIFE | オト
ナライフ - Part 2 https://otona-life.com/2022/03/29/111657/2/
Zuken Inc. mail magazine site. マイクロ波帯からミリ波帯へと変化する周波数とその評価法 第4回 5G(5th Generation)のOTA評価 https://clubz.zuken.co.jp/tech-column/20200130_mw004.html

端末にもそれぞれ対応する周波数帯と⽅式が異なる
総務省，第５世代移動通信システム（５Ｇ）の導⼊のための特定基地局の開設計画の認定（概要）https://www.soumu.go.jp/main_content/000613734.pdf

10

5Gシステムの基本的な構成

⻄原 英⾂, 5GのOSSってぶっちゃけどこまで使えるの︖, JANOG48 Meetinghttps://www.janog.gr.jp/meeting/janog48/wpcontent/uploads/2021/07/janog48-lt6-nishihara.pdf• U-Plane = User Plane• C-Plane = Control Plane• UE = User Equipment• AMF = Access and• RAN = Radio Access Network Mobility management Function• SMF = Session• UPF = User Plane Function• DN = Data Network

Management Function• ,,,11OSS for 5G!

⻄原 英⾂, 5GのOSSってぶっちゃけどこまで使えるの︖, JANOG48 Meetinghttps://www.janog.gr.jp/meeting/janog48/wpcontent/uploads/2021/07/janog48-lt6-nishihara.pdf

https://github.com/omni-jp/awesome-5g-omni

125Gの新機軸︓MEC• Multi-access Edge Computing­ 概念は4G時代からあったが，実際に使われるようになったのは5Gから• 網の間に計算資源を配置 → 応答性向上とセキュアな通信網を提供【第1回】MECとは – 次世代MEC試験環境「Beyond-MEC」
https://www.docomo-bmec.com/archives/50/

13

5Gの新機軸︓local 5G• 特定エリアで⾃営の5Gネットワークを構築できる• 独⾃の要件に応じた通信特性でネットワーク運⽤できる

総務省，総務省におけるローカル５Ｇ等の推進
https://www.soumu.go.jp/main_content/000739007.pdf
ローカル5Gとは | 社会システム事業 | 東芝インフラシステムズ株式会社
https://www.toshiba.co.jp/infrastructure/social/telecom
munication/local5g/about-5g.htm

オレオレ5Gネットワークを任意にconﬁguration可能
広域分散通信網の“みんしゅか” が進んでいる︕

14

5Gの新機軸︓local 5G• L5Gにも周波数が割り当てられている• 免許申請(と電波利⽤料)は必要,,,総務省，総務省におけるローカル５Ｇ等の推進
https://www.soumu.go.jp/main_content/000739007.pdf

ローカル5G免許申請⽀援マニュアル 2.02版 – 第5世代
モバイル推進フォーラム https://5gmf.jp/case/4484/

15

L5Gの実例 by mixi

JANOG50「ローカル5Gで無線映像伝送をやってみた」の登壇レポート |by Chihappy | Aug, 2022 | mixi developers https://mixidevelopers.mixi.co.jp/janog50-local5g-1a23bc11c557

16

モジュールカタログ from now• L5G対応スマホ端末 by FCNT

Smart Device01（型番 FMP181L01）­ NSA/SA⽅式の双⽅に対応（1号機）
ü Sub-6/SA⽅式のみ対応の2号機もあり­ Android11搭載­ L5Gのネットワーク状態可視化ツール• 5G対応のIoT SIM by SORACOM­ plan-K2: 特定地域向けIoT SIM­ KDDI回線の5G/LTEが利⽤可能

Ø グローバルカバレッジも活かしたい
場合はplanX2もあり〼 by

特定地域向け IoT SIM (plan-K2) - IoTデバイス通販 SORACOM (ソラコム) IoTストア
https://soracom.jp/store/19945/
ローカル5G対応スマートデバイスを開発、お客様に最適なローカル5Gソ
リューションをワンストップで提供することを⽬指します : FCNT株式会社
https://www.fcnt.com/news/20201016.html

17モジュールカタログ from now• MiFiルータ by 京セラ

K5G-C-100A­ 多機能の通信⽅式に対応­ デュアルSIM対応• MiFiルータ by APALRAKU / RAKU PLUS
­ PLUSはミリ波対応• USBドングル by APAL

­ プラグアンドプレイ端末(USB 3.1規格)­ ⼩型かつ軽量­ (⼩規模な)エッジコン
ピューティングも可能

K5G-C-100A｜IoT通信機器・IoT通信モジュール｜製品情報（法⼈のお客様）｜京セラ
https://www.kyocera.co.jp/prdct/telecom/office/iot/products/k5g-c-100a.html

MiFi - APAL
https://www.apaltec.com/ja/mifi/Dongle - APAL
https://www.apaltec.com/ja/dongle/

18

5GNR対応CPE with RPi4
• 株式会社iD による製品• RPi4純正対応のハードウェアキット

⼀式として提供されている­ 5G Sub-6対応モジュール／アンテナ搭載­ RPiのソフトウェア資産を活⽤しながら5Gゲートウェイ／デバイスを実現できる
üカスタムソフトウェア機能の搭載も可能

19

local 5G使ってみた＠NAIST@2022/08/29(Mon)
全学的な通信インフラとして導⼊
新井先⽣に圧︕倒︕的︕感謝︕︕

20

local 5G使ってみた＠NAIST
NAIST local 5G基地局の性能
新井先⽣よりご提供いただいた測定データ

21

local 5G使って，みたかった,,,• RPi4+5G/L5G Dongle x2• 試⾏・測定対象の計画︓­ L5G(NSA/SA)対応スマホの試⽤­ ElixirのNode.connectによるPingPong­ ROS 2のTopic通信によるPingPong!
22ここまでのまとめ for Take Home
• 5Gの基軸は「超⾼速・⼤容量」「超低遅延」「超多数同時接続」

but! これらはトレードオフ関係にある• さらにB5Gでは「超低消費電⼒」「超安全・信頼性」「⾃律性」「拡張性」が追加• 利⽤できる周波数帯や様々な通信設備⽅式がある• 5G技術にもOSSの波が到来してきている• MECとlocal 5Gによる広域分散通信網の”みんしゅか”• 5G/L5GなIoT向けに今すぐ使えるモジュールも様々に出てきている

23

関数型パラダイムで実現するB5G時代の資源透過型広域分散コンピューティング環境❤

④①︓資源透過型の分散処理プラットフォーム②︓IoTノードの能率的な実⾏環境③︓計算資源配分の決定⼿法

クラウド

②②②

❤

④︓実証評価向けアプリケーション
︓最適配分アルゴリズム
︓透過型分散プラットフォーム

②

BEAM

︓BEAM（Elixir処理系）
︓IoTノードの計算資源④

透過型分散プラットフォーム

評価アプリ

❤
システム開発者

評価アプリ

④

BEAM

④②③

最適配分アルゴリズム

②③

②

③

クラウド︓
みんなのことをやる

exMEC︓
⾃分＋ヒトのことをやる

エンドデバイス︓
⾃分のことをやる

エッジ
BEAM

評価アプリ

BEAM

MEC

❤

デプロイされる
コード

評価アプリ

開発環境︓
①

なにも気にせずやる24本発表ならびに本セッションの内容は国⽴研究開発法⼈情報通信研究機構の委託研究(04001)により得られるものです

Beyond 5Gによるアプリケーションの開拓
SWEST24 セッションs4a 5G & Beyond 〜その先へ〜

2022/08/09

さくらインターネット株式会社

さくらインターネット研究所

上級研究員 菊地俊介

(C) Copyright 1996-2022 SAKURA Internet Inc

この資料は• ⽬的• Beyond5G（=B5G）によって発展が期待されるIoTアプリ
ケーションについて、想定例をもとに紹介します。
• またそれを踏まえて、B5GでのIoTアプリのアイデアについて議論できたらと思います。

• 内容• B5G アプリケーションの基本的構造• 想定アプリケーション• B5G IoTアプリについてのアイデア交換

2

5G と Beyond5G の特徴• 5Gの特徴• 超⾼速・⼤容量• 超低遅延• 超多数同時接続

5Gネットワーク(MECサーバ)

B5Gネットワーク• Beyond5Gの特徴• （5Gの特徴に加え）• 超低消費電⼒• 超安全・⾼信頼
• ⾃律性
• 拡張性

超⾼速・⼤容量
超低遅延

超多数
同時接続

拡張性

海や空にも超安全・⾼信頼
B5Gネットワーク
超多数同時接続

超⾼速・⼤容量
超低遅延
超低消費電⼒⾃律性

単体の端末・ネットワークだけでなく、複数かつ広域の端末・ネットワークが連携していく

3

NICT Beyond 5G/6G White Paperで紹介されているユースケース その１

Cybernetic Avatar Society

アバターロボットとXRによるテレプレゼンス
リモート介護

テレプレゼンス会議（XR空間での会議）
リモート会議とリモート授業参観
テレプレゼンスイベント（XR空間でのイベント）
XR登⼭（テレプレゼンス）

アバターロボットによる⽣産⼯場ラインの操作

https://beyond5g.nict.go.jp/technologies/index.html
より。残り３つも同様。

テレプレゼンス会議（同時翻訳）
4

NICT Beyond 5G/6G White Paperで紹介されているユースケース その２

⽉⾯都市

アバターロボット操作による⽉⾯開発

5

NICT Beyond 5G/6G White Paperで紹介されているユースケース その３

時空を超えて治⽔制御、物流、個⼈⽤ドローンによるコンピュータアシスト
レジリエント⾥⼭
センサによる⽔位等の把握、ロボットによる間伐等

バーティカル ヒト・モノ・コト流
アシストカー、スカイカー、ドローン

オムニクラウド・ゲートウェイ
クラウド、エッジコンピューティング、スマートドローン（個⼈⽤環境隔離ゲートウェイ）

6

NICT Beyond 5G/6G White Paperで紹介されているユースケース その４サイバー世界の光と影
サイバーお悩み相談室• AIエージェント、ロボット、それらによる公平性・倫理観などの課題• ナッジ（⾏動の後押し）提供による⾏動変容7

B5G アプリケーション

Beyond 5Gの特徴を⽣かしたアプリケーションとはB5Gの特徴• ⾼速、⼤容量通信ができる• 低遅延でデータを処理できる• 多数ノードの同時接続ができる• 低消費電⼒で通信できる• 超安全・⾼信頼を確保できる• ⾃律性がある• 拡張性がある

アプリで実現できること（例）• 動画などが利⽤できる• ネットワーク越しに（準）リアルタイム処理ができる• 多数のノードが使える・参加できる• ノードの増減に動的に対応できる• エッジサーバ・クラウドサーバが使える• ノード間連携、⼤容量処理・保存ができる• ノード数のスケールに対応できる• 複数地点・ノードで協同できる• 冗⻑構成、並列処理ができる

8

B5G アプリケーションの基本的構造前提とするプラットフォーム・システムの構成• デバイス、エッジ、クラウドの３種類のノード• デバイス︓現場に設置されるノード。センサやアクチュエータを備える。
• エッジ︓クラウドより現場近くに設置されるノード。デバ
イスより⼤きい計算能⼒、デバイスから⾒てクラウド往復より短い伝搬遅延時間(往復30msec想定)。
• クラウド︓⼤きい計算能⼒、⼤きいストレージを持つ。デバイスからの伝搬遅延時間は⼤きい(往復100msecを想定)• ノードに処理（タスク）を配備する機能がある• 複数地点・ノードが協同できる• ノード数のスケールに対応する

クラウド

ノード
デバイス
（ノード）

GW
B5G
ネットワークGW

MEC（エッジ）
GW

NAT
領域

デバイス・ワーカーノード

拠点・ノード構成• ノード間でのメッセージング機能（同報あり）がある• デバイスのディスカバリ機能がある• ノードの増減に動的に対応できる• （すべてのノード・機能を利⽤しなくてもよい）
9B5Gアプリの想定

本資料でのB5gアプリの特徴（定義）
クラウド
動的デプロイ

⾼速・
⼤容量GW

MEC
theInternet

現場
I/O

現場内処理
GW
多数ノード

⾼速・⼤容量 …
動的デプロイ …
配置最適化…
低レイテンシ処理
多地点
…
現場内処理
…
現場I/O
…
多数ノード
…
ノード脱着
…

低レイテGW
ンシ処理

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード

••
•
••••
••

配置
最適化

多地点

クラウド

GW

MEC（エッジ）
theInternet

GW

GW

NAT
領域

デバイス・ワーカーノード

拠点・ノード構成

クラウドの計算パワー・保存容量を利⽤できる処理を、現場やエッジ、クラウドなどに配備できる配備する処理を、最適な場所に（再）配備できる現場から⾒て低レイテンシの場所（=MEC）で処理できる複数の現場間で連携できる
センシティブなデータを現場内に閉じて扱える
現場のセンサ・アクチュエータを利⽤できる（現場で）多数のノードが参加する・できるノードの参加や離脱の状態に（動的に）対応できる
10

1. イベント会場での⼈流分析

イベント会場のユーザの移動状況を取得し、現状や今後の予想をヒートマップで表⽰• 元ネタ︓CEATEC会場の“アツい”場所をリアルタイムで可視化、ビーコン導⼊で⼈流解析• https://internet.watch.impress.co.jp/docs/event/1084342.html
イベント企画者

クラウド

クラウド

クラウドノード

統計的
位置情報

⾼速・⼤容量エリア間でも混雑情報交換
MEC
ノード

エリア１

MEC
ノード

動的デプロイ

GW

エリア２

今後混んでくる予想...

MEC
theInternet

向こう混んでるな...

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード

低レイテ
GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノードノードの動的な脱着

ユーザ11

2. ルンバの協調動作

広い部屋を複数台のルンバで分担して掃除する。カメラ/LiDAR付きハイエンド機種は１台だけにしたい。
MEC
ノード

エリア分割・分担を計算• カメラ/LiDAR付きハイエンド機が会場マッピングを実施• マッピング結果をexMECに伝達• exMECノードで分担プランを計算• 分担プランを⼦ルンバに伝達• （クラウドノード不要）

マッピング
結果を伝達

担当エリアを伝達

クラウド
⾼速・⼤容量動的デプロイGW

MEC
theInternet

１台だけがマッピング実施

現場
I/O

配置
最適化

現場内
処理
GW
多数ノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード12

3. 複数ドローンによる死⾓なし全周撮影

複数台のドローンで対象を撮影する。死⾓がない位置にドローンを常に誘導する。

各ドローン動画を統合し全周動画を⽣成
クラウドノードMEC
ノード・ドローンの位置を計算
・各ドローン動画をクラウドに転送• 撮影対象（サッカー選⼿など）が激しく動く場合には、ドローンの最適位置計算にも⾼速・低遅延が要求される。
• ドローン位置は相対位置しか取得できない（と考えられる）ため、撮影された画像等からオーバーラップ分を計算する等の処理が必要。
クラウド
⾼速・⼤容量動的デプロイGW

MEC
theInternet

互いに死⾓になっている部分を撮影・送信

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード13

4. 協調動作型 砂絵テーブル

複数の⾃律⽟(?)で砂絵を書いていく
元ネタ︓Sisyphus• https://youtu.be/WayE2edzU5M
クラウド
⾼速・⼤容量動的デプロイGW

exMEC
theInternet

現場
I/O

配置
最適化

現場内
処理
GW
多数
ノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード• それぞれの⾃律⽟は、他の⽟との関係性を理解しつつ⾃律的に動く。
• 外部環境との⼊出⼒をエッジ（クラウド）ノードが把握・制御する。
14

5. エッジ・Fog型 室内環境センシング

ばらまいた計測デバイス間で相互に計測値を交換し、校正や環境へのアクチュエーションを実施• デバイスを増やしていくと、計測精度が向上していく
統計的データ• デバイスを増やしても、既存のデバイス群は設定変更不要
エアコンのSWをOnにMECノード

クラウドノード

室温センサ
デバイス

⽇向だから暑いなあ...

• MECノードはデータパターンを学習していく• クラウドには統計データのみ送信
クラウド

このデバイスだけが⾚外線送信機能を持つ

表⽰
デバイス

⾼速・
⼤容量

動的デプロイGW

⽇陰は変化なし...

MEC
theInternet

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード
ワーカノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

15

6. 分散型イルミネーション

つぶつぶのイルミネーションノード（LED）を⽊などに適当に配置する。
各ノードの位置関係に合わせて、端から順番に点灯していく、⾊が変わっていく、などの協調動作が設定不要で⾃動でできる。

クラウド
⾼速・
⼤容量

動的デプロイ

GW

MEC
低レイテ
the
GW
ンシ処理
Internet

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード16

7. 光る通路案内

職場の通路に多数設置された「通過検知センサ付き光るノード」により、通路の端で⼈物検知したら、その⼈物が通⾏していく予想経路でフラッシュで提⽰し、案内および他物体との衝突回避・最適通⾏を促す。
• センサ付き光るノードは順次現場に配備する。
• 案内経路を計算するなどの処理はMEC/クラウド側に配備し、順次機能更新する。
クラウド
⾼速・⼤容量動的デプロイ

GW

MEC
低レイテ
the
GW
ンシ処理
Internet

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード17

8. 環境⾳の可視化・加⼯とその共有（⾳のAR）• AppleのAirPods Proには外部⾳取り込みモードがあるが、取り込む⾳は特に操作されていない。
• 近年の補聴器は、内部に聞こえる⾳を（聞こえやすさの観点から）操作しているケースがある。
• 聞きたい⾳だけ聞く、聞きたくない⾳を消す、ということができないか。
• 環境⾳処理は、イヤホンやスマホではなく、リソースに余裕があるネットワーク側で実施する。
• さらに、複数の⼈（デバイス）で取得した環境⾳情報を共有して、本来は聞こえない⾳を聞く、可視化するなどができないか。
• 更には分散機械学習を適⽤し、⾳源の特定、⾳による状況判断なども。

https://academist-cf.com/journal/?p=10604
クラウド
⾼速・
⼤容量

動的デプロイ

GW

MEC
低レイテ
theGW
Internet ンシ処理

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード
ワーカノード

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

18

⾳のAR
マイク付きイヤホンで周辺環境⾳を常時モニタリングし、選択的ノイズキャンセリング(NC)や注意警告などを実施する• 動作の例•

国道道路脇で、⾃動⾞の騒⾳だけ選択的除去する•

上空を⾶ぶ⾶⾏機の⾳だけ選択的除去する•

⾃分に急接近する⾃動⾞・バイク等あれば⾃⾝に警告を出して回避を促す•

会話時に話者認識して名前を通知•

カクテルパーティ効果補助 / 逆カクテルパーティ効果実施（特定話者のみ選択的除去）•

複数デバイスからの集⾳データをもとに空間合成（⾳源の空間内位置特定）を実施してもよい• システム構成案•

現場エンドデバイスはマイク付きイヤホン（ステレオ）•集⾳された⾳源はexMECノードに送り、⾳の種別を認識し位置を把握する。また設定等に合わせてユーザに、アノテーション通知、選択的ノイズキャンセリングを実施しエンドデバイスに返送•

特定⾳源が含まれる場合には⾳源をクラウドに送信し、機械学習で特徴抽出・学習する。学習済みモデルはexMECノードに返送• B5G.exらしさ•

Federated Learningの適⽤•

低レイテンシ必要な⾳声認識はexMECノードで実施•

エンドデバイスはIO特化で⾼いプロセッサ能⼒不要•

計算能⼒必要な学習処理はクラウドで実施•

多数のエンドデバイスが同時に参加、空間データを共有

• 難しさ
•

⾳声認識、学習モデルの作成•

ノイズキャンセリング（波形合成）•

⾳声処理に関するスキルを持った⼈材がいなければ、実装は現実的ではない
19

9. 分散協⼒型 画像認識（AR）
複数地点で協調して画像認識する（例︓⾃動⾞⾞種特定）• 動作の例• 屋外撮影の画像認識で⾃動⾞を認識するが、メーカーや⾞種まで特定•マニア向け詳しい画像認識モデルを共同作成・共有可能• 鉄道や、樹⽊など様々なジャンルで実施可能• 全国展開フランチャイズ店などで出⼊り禁⽌⼈物の顔認識など

https://www.t.u-tokyo.ac.jp/press/pr2022-05-26-001• システム構成案• 現場exMECデバイス（カメラ付き）は現場画像を撮影する• エッジexMECデバイスは動画像から物体認識する（学習済みモデルはクラウドから送られてきた、詳細⾞種特定可能なもの）• 未知の⾃動⾞⾞種画像はクラウドに送られる• 別途詳しい⼈が⾞種を特定してラベルを作成、学習モデル⽣成

https://pr.asilla.jp/entry/acr-201710• B5G.exらしいポイント

クラウド• Federated Learningの適⽤• 低レイテンシ必要な画像認識はexMECノードで実施

⾼速・⼤容量• エンドデバイスはIO特化で⾼いプロセッサ能⼒不要

GW• 計算能⼒必要な学習処理はクラウドで実施

• 難しさ

現場I/O

配置
最適化
MEC

theInternet• 多数のエンドデバイスが同時に参加、空間データを共有• ⼿垢がついている

動的デプロイ

現場内
処理
GW
多数
ノード
ワーカノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

20

10. 屋外型スポーツ中継・観戦システム(WRC)

マラソン、モータースポーツなど、観戦エリアが広いものに有効。

クラウド
⾼速・
⼤容量

動的デプロイGW

MEC
theInternet

現場
I/O

配置
最適化

現場内処理
GW
多数
ノード
ワーカノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

21

11. アプリ例概要 イベント空間共有システム

ライブ・コンサート等イベントでのユーザ間での視点映像のリアルタイム共有• 観客はそれぞれ、カメラと表⽰装置をもつ• 観客は各⾃のカメラ画像をエッジノードにuploadする• エッジノードでは、画像認識、多視点（マルチアングル）統合処理を実施• ⾃分が⾒ていないアングルのライブ映像をリアルタイムで受信閲覧できる。

クラウド

クラウド

エッジサーバ

⾼速・
⼤容量

動的デプロイGW

MECtheInternet

周辺状況含めてオーバーレイ可能

マルチアングル共有

現場
I/O

配置
最適化

現場内
処理
GW
多数
ノード

低レイテ

GW
ンシ処理

多地点

NAT
領域
ノード
脱着

ワーカノード22

各例 整理まとめ番号

アプリ例名称

⾼速・
⼤
容
量

動
的デプ
ロ
イ

1

イベント⼈流分析○

2

ルンバ協調動作3

ドローン全周撮影

4

砂絵テーブル

5

室内センシング

6

分散協調イルミ
ネーション

7

光る通路案内

○

8

⾳のAR

○

○

○

9

分散協調画像認識○○10

屋外スポーツ観戦○

11

イベント空間共有

○

配置
最適化

低レ
イ
テ
ン
シ

多地
点

現場
内処
理

現場
I/
O

○

多数
ノー
ドノー
ド
脱着

○

○

実装
難度

おす
すめ

備考

○

○

○

○

○

○

○

○

実施例多数

○

○

○

純デモアプリ

○○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○
○

○

難

○
○

難
○

実施例多数
⼤掛かり

○

各項⽬の採点は主観的であり、様々な意⾒も伺いながら修正していく必要あり。
23

B5G アプリ まとめ• Beyond 5Gの特徴の整理• 超⾼速・⼤容量、超低遅延、超多数同時接続、超低消費電⼒、超安全・⾼信頼、⾃律性、拡張性• B5Gアプリとは︖• B5Gの特徴を活かせるアプリケーション• →（既存の）「デバイス＋データクラウド処理」だけではない構成を持つことが可能• B5Gアプリで前提とするシステム構成(B5G.ex)• デバイス・エッジ・クラウド＋プラットフォーム• →処理のデプロイ、デバイスディスカバリ、メッセージング...

• B5Gアプリケーションの例• デバイス＋MEC・クラウドで、⼤容量、低レイテンシ、動的構成などの特徴を持ったアプリの例• ⾯⽩いアプリを作っていきましょう︕

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