特集 革新的技術でネットワークの限界突破に取り組む

未来ねっと研究所

2 通信品質予測・制御技術

機械学習を融合した通信品質予測技術の開拓
NTT 未来ねっと研究所（未来研）のメディアイノベーション研究部（MI 部）では、機械学習を融合した有為な情報を抽出する情報処理モデルにより、通信品質予測技術を研究している。本技術の状況について、スパースモデリング技術によるネットワーク（NW）トラフィック変動の予測と光通信状態推定、カメラ映像と位置情報を用いた無線通信予測への応用例を紹介する。

機械学習を用いて NW の状態を推定し、予測、制御する—プロアクティブな経路制御でNW のバランスを考える
IoT（Internet of Things）時代とい

メディアイノベーション研究部

わ れ 多 く の 情 報 が 流 通 す る 中 で、（左から）研究員

NW のトラフィック特性は非常に動的になっている。4K/8K などの高社員

高橋 馨子氏主任研究員 工藤 理一氏

精細映像トラフィックが流れる一方で、細切れな IoT のセンサ情報が流行うことによる NW 活用の最適化技れたりする。通信トラフィックの質術についても研究中である（図１）。

ならびに量の多様化が進んでいる。
IOWN 構想では、オールフォトニ

Wang Yitu 氏

主任研究員 仲地 孝之氏

アプローチで研究を進めている。
以下、スパースモデリング技術による NW トラフィック変動の予測と光通信状態識別、カメラ映像と位—機械学習を用いたアプローチ

クス NW（APN）により、低遅延な高精度な予測に基づき NW の中置情報を用いた無線通信予測への応情報伝送を行うことを目標の１つとでどのような経路を取るべきかとい用例について具体的に紹介する。

している。MI 部では、そのための取う経路制御などをプロアクティブに組みとして、従来の IP 伝送にかわる選択することができれば、NW を有新しいプロトコルの研究開発も行っ効に活用することで、高品質な NWている。さらに、NW を有効に活用サービスの提供が可能となる。MIするためには、通信品質の予測技術部では NW の状態を観測、予測すが重要であり、NW の制御・管理をるために、機械学習に基づく２つの状態分析(機械学習・スパースモデリング)
情報収集IFDAITAISAI

通信品質予測技術
図１34

スパースモデリング技術を用いて光通信の状態を予測し、トラフィックの変動を予測する—従来技術における課題
NWトラフィック特性が動的になって

NW構成最適化技術
NW制御・管理

通信品質の予測技術の位置づけ

ビジネスコミュニケーション

2020 Vol.57 No.6

いる中で、非定常なトラフィックの変

著者らは、スパースモデリングを動を高精度に予測する技術が求めら

ベ ー ス と し た「Light-weight andれている。従来の代表的技術として、Transparent Machine Learning」のNW のトラフィック特性が、ス

自己回帰和移動平均（ARIMA：Auto

技術について、シーズ的観点から研パース性を持つことを示唆する先行

Regressive Integrated Moving

究を進めている。Light-weight とい研究がある。このようなスパース性

Average） と LSTM（LSTM：Longうのは、少量の学習データかつ低いを有効に活用するために、スパースShort-Term Memory）があった。前

演 算 量 で 動 作 可 能 と い う こ と、モデリングは効率的なモデリングの者のモデルでは、古典的な確率過程

Transparent というのは、結果が説機能で際立っており、信号処理と機論に基づいており、さまざまな形の時明可能なことを意味している。

械学習の幅広いアプリケーション分—非定常な特性を持つ NW トラフ
ィックの予測へ応用する野において強力なツールであること

系列データに適用できる柔軟性を有す

スパースモデリング技術は膨大なるものの、多くのパラメータ（自己回データのほとんどの要素をスパース帰、差分、移動平均など）を決定す（疎、すかすか）と考え、非ゼロ要

スパースモデリング技術を用いたるのに、分析者の経験や裁量が必要素に着目することでデータの本質のNW トラフィック変動の予測に際しとされ、予測精度の向上は必ずしも容抽出をする手法であり、大量のデーて、著者らは新たにスパース NW

易ではない、という課題があった。まタの中に隠れている有為な情報を抽予測モデルを考案し、リアプノフ最た、後者は、データ駆動型の予測方出する情報処理モデルである。また、適化と呼ばれる技術を併用すること法であり、近年急速に発展している深法則性を導き、断片的なデータを補で、非定常な NW トラフィックの層学習に基づく手法である。 近年の完して実態を忠実に再現すること高精度な予測を可能とした。従来想研究によると、LSTM の予測精度はも可能である。深層学習に対して、定されていたよりもはるかに少ない確率過程論に基づくARIMA 手法より①少量データかつ低負荷な演算が可データと少ない演算量で、正確なトも優れていることが報告されている。

能であり、②結果が説明可能であるラフィック予測が可能となる。本提しかしながら、深層学習は定常なこと、③アプリケーションの実行に案の有効性を示すために、シミュトラフィックについては高精度に予あたって小さな回路規模で実現可レーションを行った。評価用のトラ測できる一方、非定常なトラフィッ能、といった有利な側面も持ち、注フィックデータとして、ヨーロッパクデータに対しては、学習に大量な目されている。これらの利点により、のバックボーンネットワークデータが必要なため変動する特性に例えばスパースモデリング技術をドGEANT のデータを用いた。図２に追従できず、十分な予測性能が得らローンやロボットなどに実装する際従来法との性能比較結果を示した。

れないことが著者らによる実験結果に容易に組み込みできる低消費電力提案法が予測精度ならびに演算量ので確認されていた。

駆動の FPGA（Field Programmable両方の観点から、最も良い性能を達Gate Array）として実装することも成していることがわかる。SVR（サ可能となる。

ポ ー ト ベ ク タ ー 回 帰：Support—少量データで動作し説明可能なスパースモデリング技術が示されている。

Vector Regression）や確率過程論に基づく ARIMA は演算量が比較的少ないものの、予測誤差が大きくなっている。急激なトラフィックの変動には追従できていない結果だと考え古典的手法(a)真値との比較

3

図２

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（a）
予測精度
RMSE

(b)

（b）
演算量

従来技術との性能比較.

シミュレーション結果

2020 Vol.57 No.6られる。深層学習に基づく LSTM

深層学習および RCLSTM（演算量を削減し(c)た LSTM の 一 手 法 ） に つ い て は、学習セットのサイズが非常に大きく（120 日のうち 96 日）設定されて35

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いるにも関わらず、推定精度は SVR

経験者による目視確認でエラー原因を確認した。今後の課題として、複や ARIMA と比較してそれほど改善を推定し、修正対象の特定と対策を数のエラー要因が同時に発生した場されていない。ある程度推定精度を行っていた。 近年、深層学習を用い合のスパース学習法について検討上げるには、学習セットのサイズをた OSNR や光ファイバの曲げ状態のし、性能を評価する予定である。

大きくする必要があるが、非常に動推定法が提案されている。

的な環境では限界がある。演算量も著者らは、スパースモデリング技高く、パラメータを頻繁に再学習す術を用いることで、深層学習では困ることは、さらに演算負荷を高める

難な少ないコンスタレーションデー

未来研では安全・高効率・高速に結果となる。提案法では、スパースタでも状態推定が可能な手法を考案

情報伝送を行う観点から、スパース性に基づく低い演算量で、長期依存した。データ削減は、ランダムにモデリング技術を用いたセキュリと短期依存のバランスを適応的に取サンプル間引きを行った後、ヒスト

テ ィ に 関 す る 研 究 も 進 め て い る。

ることができるとともに、急激なトグラムを計算し全体分布を考慮しつデータを暗号化したままで処理する

ラフィックの変動にはリアプノフ最つ横軸と縦軸の解像度の次元を落とことが可能でエッジ／クラウドと端適化（漸近安定）によりうまく追従すことで実現する。

末をシームレスにつないだままでの—暗号化したままでデータ処理することが可能になった

エラーが発生するとコンスタレーデータ処理が可能である。通常は、ションデータの形状が歪むため、光暗号化をいったん解除してからデー—光通信システム状態推定への応通信の動作状態を判別できる。光送タ処理していたが、データを暗号化用例信器の状態推定として、3 つのエラーしたままで学習することが可能にな

スパースモデリング技術を、コンス状態について検討した。⒜ 変調器親り、光通信の状態推定、画像圧縮やタレーションデータを用いた光通信のバイアス位相エラー（菱形歪み）、パターン認識で利用される。エンド・

状態推定へ適用した。コンスタレー⒝ I/Q ゲインインバランス状態（縦ツー・エンドでセキュリティの確保

ションデータは、光通信で伝送される横比ずれ）、⒞ I/Q Skew インバランが可能となり、暗号化データから必データを振幅と位相を極座標ダイヤ

ス 状 態（ 点 分 散 ） で あ る（ 図 ４）。

要な情報を抽出できるなど高効率・グラムで表した離散図である。 図３

16QAM のコンスタレーションデー高速化が可能となる。パターン認識に、16QAM のコンスタレーションデー

タに対してシミュレーションを行

では、代表的な深層学習の方式と比タのサンプル例を示した。 理論値かい、正常な状態と 3 つのエラー状態較して、少ない学習データかつ 3らの乖離具合を確認することで光通について学習を行い、少量のデータ桁低い演算で学習と認識が可能であ信の状態を確認できる。 変調フォー

で、かつ少ないデータ量で十分に高ることを確認している。

マットや OSNR（Optical Signal to

精度な状態識別が可能であることがNoise Ratio）が確認でき、 従来は確認できた。視覚的に形状が十分確できた結果だと考えられる。

認できるオリジナルのデータに対して、約 1/100 にデータ量を削減しでも状態推定の精度が劣化しないこと

図３

3616QAM（直角位相振幅変調）のコンスタレーションデータ

図４

カメラ／センサ情報を用いて機械学習によりスループットを予測する—カメラ／センサ情報と無線通信

コンスタレーションデータのエラーパターン

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は IEEE 802.11ac 通信規格を用い2 HD camerasた。送信電力は 20 dBm とし、スルー基地局

プ ッ ト の 測 定 間 隔 は 500 ms と した。得られたスループットは、過去30 秒間のスループットの中央値で規 格 化 し た。 図 ５（b） に HD カ メ

図５ラがとらえたオブジェクト（自動車）

屋外実験の風景 （a）通信ロボット、（b）基地局と自動車

品質情報の融合
無線通信技術は急速に発展しておの映像と基地局の位置を示す。基地

自分や周辺環境の変化による通信品局と端末の間を通過する人や車両の質の変動は避けられなかった。

影響でスループットが低下する。

りスマートフォンなどのポータブル

著者らは、自己位置と周辺環境情図６に測定結果を示す。黄色で示

デバイスだけではなく、様々な端報と通信品質の間の関係性を機械学された時間がオブジェクトが通過し末がコネクテッドデバイスとして無習でモデル化する技術により、未来ているタイミングであり、黒点線で線通信により NW につながり始めの通信品質を予測可能とすることを示された測定されたスループットがている。新たなデバイスによる通信検討している。ここでは、①屋外実下がることもあれば変化しないこと

は、IoT として、産業用機器、家電験、②屋内実証実験により、マイクもある。カメラ映像から有益な情報製品、メーター、自動車など、あらロ波による通信において、1 秒程度を抽出しモデル化する技術により、ゆる「モノ」に領域を広げている。

先の通信品質予測が可能であること

1 秒前のカメラ映像から、通信に影この中でも、自動車、建設機械、移を確認した。

響がある場合を予測できていること

動ロボットをはじめとする自律的にが赤実線の結果から分かる。

動作可能なコネクテッドデバイスに—屋外 / 屋内における実証実験

次に屋内実験の様子を、図７に示

動的オブジェクトの影響を HD カ

す。自立走行ロボットは、LIDAR をに相当するデバイスを有し、自己とメラにより認識させ、通信予測が可有し、無線 LAN 規格 IEEE 802.11ac

周辺環境を正確に把握可能である特能であるか屋外環境で評価した。図を搭載している。ロボットは屋内に徴がある。

５（a）に、実験に用いた通信ロボッ

設定した目的地をランダムに選択しあらゆる「モノ」の通信により、トを示す。屋外実験では通信ロボッながら動き続け、通信品質に対する様々な通信品質要求のある新しいトは路上に固定し、5.66 GHz でス指標としてスループットを測定すサービスが期待されるが、現実には、ループットの測定を行いつつ、2 つる。実験の結果、ロボットから得ら端末の動作や周辺のオブジェクトのの HD カメラにより通過する車両おれる情報を未来のスループットとの遮蔽を主とする電波伝搬への影響によび歩行者の映像を取得した。基地間でモデル化することで、1 秒後のより、想定しない無線通信品質の低局は道路を挟んだ反対側、50 m 程無線通信品質予測が実証できた。

下が生じうる。従来は、このような度離れた位置に設置した。測定実験

規格化スループット

おいては、カメラやセンサなど知覚

LIDAR
基地局

予測値
実測値
オブジェクト通過時間

050

100

図6

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実験結果

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200250[秒]図７

屋内実験の風景37