ITU AI/ML in 5G Challenge

2021/09/01

概要

人工知能(AI)はこれからの社会を支える技術であり社会の隅々にまで影響を及ぼしています. 特にAI/ML(機械学習)は,社会の生命線である通信ネットワークのあり方を形作っていくために有用であり, ICT分野では多くの企業がAI/MLの活用方法を模索しています. そして今現在,AI・MLを利用した5G関連の課題をブレインストーミング,革新,解決するために技術コミュニティと関係者を一堂に会する時期にきています. そこで,5Gネットワークを含む将来のネットワークにAI/MLを適切に適用する方法を模索する取り組みの先頭に立つ国際電気通信連合(ITU)では, ITUの標準化に基づき,「ITUのMLアーキテクチャを5Gネットワークにどう適用するか」をテーマにグローバルなITU AI/ML 5Gチャレンジを実施します.                    


2021年度

  • Global Round in Japanの課題
  • ITU-ML5G-PS-015 (KDDI提供)
    Network failure detection and root cause analysis
    in 5GC by NFV-based test environment

    ITU-ML5G-PS-016 (RISING研究会提供)
    Location estimation using RSSI of wireless LAN


  • 運営委員会
  • 中尾 彰宏(東京大学)-- Chair
    藤井 威生(電気通信大学)
    岩田 秀行(TTC)
    大谷 朋広(KDDI総合研究所)
    福元 徳広(東京大学)
    橘 拓至(福井大学)
    塚本 和也(九州工業大学)

  • 実行委員会
  • 安達 宏一(電気通信大学)
    安在 大祐(名古屋工業大学)
    梅原 大祐(京都工芸繊維大学)
    川島 龍太(名古屋工業大学)
    亀田 卓(広島大学)
    木下 和彦(徳島大学)
    木村 達明(大阪大学)
    笹部 昌弘(奈良先端科学技術大学院大学)
    篠原 悠介(NEC)
    田久 修(信州大学)
    樽谷 優弥(岡山大学)
    成末 義哲(東京大学)
    野林 大起(九州工業大学)
    林 和則(京都大学)
    廣田 悠介(情報通信研究機構)
    山下 真司(富士通)
    山本 高至(京都大学)
    山本 寛(立命館大学)


2020年度

  • Global Round in Japanの課題
  • ITU-ML5G-PS-031 (NEC提供供)
    Network State Estimation by Analyzing Raw Video Data
    ITU-ML5G-PS-032 (KDDI提供)
    Analysis on route information failure in IP core networks
    by NFV-based test environment
    日本限定課題 (RISING研究会提供)
    Wi-Fi位置推定



  • 運営委員会
  • 中尾 彰宏(東京大学)-- Chair
    藤井 威生(電気通信大学)
    前田 洋一(TTC)
    大谷 朋広(KDDI総合研究所)
    下西 英之(NEC)
    橘 拓至(福井大学)
    塚本 和也(九州工業大学)

  • 実行委員会
  • 安達 宏一(電気通信大学)
    安在 大祐(名古屋工業大学)
    梅原 大祐(京都工芸繊維大学)
    川島 龍太(名古屋工業大学)
    亀田 卓(東北大学)
    木下 和彦(徳島大学)
    木村 達明(大阪大学)
    笹部 昌弘(奈良先端科学技術大学院大学)
    篠原 悠介(NEC)
    新熊 亮一(京都大学)
    田久 修(信州大学)
    樽谷 優弥(岡山大学)
    成末 義哲(東京大学)
    野林 大起(九州工業大学)
    林 和則(京都大学)
    廣田 悠介(情報通信研究機構)
    山下 真司(富士通)
    山本 高至(京都大学)
    山本 寛(立命館大学)