【2022年度の開催形態】

2022年10月31日(月)現地、及び11月2日(水)にオンラインで開催する
RISING研究会（通信ソサイエティ第三種研）で，
ITUチャレンジ日本開催分と連携した企画を実施します．

課題への参加登録

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申込み締め切り: 2022年9月21日

ITU AI/ML in 5Gチャレンジ日本開催分オンラインセミナー

国際電気通信連合(ITU)と情報通信技術委員会(TTC)の共催で，日本国内向けオンラインセミナー「機械学習に関する招待講演と日本版5Gチャレンジ課題」を 8月24日(水)16時～17時30分（日本時間）に開催いたします．本セミナーでは，2つのチャレンジ課題の概要説明に加えて，2名の専門家による招待講演も行われます．参加費は無料となっておりますのでお気軽にご参加下さい．

【日時】
2022年8月24日(水) 16時～17時30分（日本時間）

【セミナーへの参加登録の方法】
登録ページより，各種情報を登録してください．ご登録のメールアドレスにWebinarのURLなどが送信されます．

【プログラム】

パート1：Expert talks

中尾彰宏/Akihiro Nakao (東京大学/The University of Tokyo)
岩井孝法/Takanori Iwai (NEC/NEC Corporation)

パート2：Introduction of problem statements

ML5G-PS-005: Network failure prediction on CNFs 5GC with Linux eBPF
スピーカー：宮坂拓也/Takuya Miyasaka (KDDI総合研究所/KDDI Research, Inc.)
ML5G-PS-006: Location Estimation Using RSSI of Wireless LAN in NLoS Environment
スピーカー：安達宏一/Koichi Adachi (電気通信大学/The University of Electro-Communications)

日本開催分の課題ページ

Problem Statementページ（KDDI提供分）：
ML5G-PS-005: Network failure prediction on CNFs 5GC with Linux eBPF (LinuxeBPFを使用したCNF5GCでのネットワーク障害検知)
【概要】このチャレンジでは、eBPFとcAdvisorによって得られた多変量時系列データから、正常時と障害時の各5GC CNFの基本メトリクスが提供されます。データからAI/MLを用いて、5GCにおけるネットワークの障害予測をすることが求められます。今後ネットワーク障害予測を実現するためには、AI/ML技術の活用が必要とされます。参加者には、eBPFとcAdvisorから提供される数千の測定基準からなる時系列データを用いて、将来のネットワーク障害をいかに早く、正確に予測できるかに挑戦してもらいます。予測対象値は、5GCにおけるUE登録失敗数です。

Problem Statementページ（RISING提供分）：
ML5G-PS-006: Location Estimation Using RSSI of Wireless LAN in NLoS Environment (NLoS環境におけるRSSIを用いた無線LANの位置推定)
【概要】AI/MLを活用することで、データによる位置推定からモデルによる位置推定に代替できる可能性をこの課題では探ります。 RSS情報を用いたAI/MLによる位置推定技術の限界まで最終的に取り組みます。AI/MLによる位置推定は、GPSによる位置推定と同様の精度、あるいはそれ以上の精度を達成できるかについて追求します。