6G AIデータサービスフレームワークとテクノロジーの有効化

知覚と知性は、6Gネットワ​​ークの2つの主要な内生機能になります。前者は膨大な量のデータを生成し、後者はデータに基づいて自動決定を下し、ネットワークパフォーマンスを改善したり、上位レベルのアプリケーションにサービスを提供したりします。 6G内生インテリジェンスは、人工知能（AI）アルゴリズムを利用して、ネットワークパフォーマンスを改善し、ユーザーエクスペリエンスと効率を向上させ、ユビキタスコンピューティングパワーとデータを活用して、AIの複数のサポート機能を提供し、AIトレーニング/推論、抽出、ネットワークインテリジェンスのカプセル化を達成することができます。 、およびさまざまな産業やアプリケーションにサービスを提供します。既存のモバイル通信ネットワークは、ユーザーサイドセッションをデータ送信の「パイプライン」として使用し、シングルポイントテクノロジーを統合してデータ処理、データ監督、セキュリティプライバシー保護を実現し、インテリジェントなアプリケーションに特定のデータサービス機能を提供します。ただし、正規化されたデータサービスフレームワークがなく、データガバナンスの多くの課題に直面しています。コンピューティングパワーとデータがユビキタスである6G時代には、新しい認識とインテリジェンス、および有効化されたインテリジェントアプリケーションが新しいタイプのデータをもたらします。さらに、データ自体に固有の値を、サービスの形式でネットワーク内外の両方でデータ消費者に検討し、提供する必要があります。このホワイトペーパーは、6Gの内生的知能と知覚、および分散コンピューティングパワーとデータの特性に基づいています。従来のユーザーインターフェイスとは無関係に、メカニズム、データオーケストレーション、およびサービスアーキテクチャの設計を伝達するデータを提案しています。オンデマンド処理と任意のトポロジサポートを備えた6Gデータキャリングメカニズムを導入し、データインターフェイスの機能アーキテクチャと重要なテクノロジーを説明し、最終的にデータサービスの典型的なアプリケーションシナリオを提示します。

6G AIデータサービスの出現の背景
AIテクノロジーの継続的な成熟とアプリケーションシナリオの継続的な濃縮により、ディープラーニングに代表されるAIアプリケーションは、消費やインターネットなどのパンCエンド分野から製造、セキュリティ、医療などの従来の産業まで放射されています。 AIテクノロジーの革新とアプリケーションの大規模な実装により、ビッグデータインテリジェント市場の激しい開発が促進され、市場の活力をデータサービスに注入しました。 5Gは、モノのインターネットのシーン接続を開き、何千もの業界をモバイル通信ネットワークに接続し、新しいシナリオとユビキタスデータをもたらしました。 6Gネットワ​​ークの機能の1つは、ユビキタスなビッグデータに基づいてさまざまな分野のアプリケーションやシナリオにAI機能を強化し、広範なカバレッジを通じて「インテリジェントなユビキタス」な世界を作成し、シナリオへのインテリジェントな適応を作成することです。したがって、6Gネットワ​​ークでは、内因性、ユビキタス、および分布のAI機能の構築が必要です[1]。 6Gネットワ​​ークでは、内生インテリジェンスはAIアルゴリズムを内部的に利用して、ネットワークパフォーマンスを改善し、ユーザーエクスペリエンスと効率を向上させ、AIのさまざまなサポート機能を外部的に提供し、AIトレーニング/推論をより効率的かつリアルタイムにすることができます。ネットワークインテリジェンスを抽出してカプセル化し、さまざまな業界の顧客にサービスを提供することができます。新しい6Gシステムには、さまざまなAIモデルデータとトレーニングデータがあり、さまざまなネットワークアーキテクチャでさまざまなネットワーク要素ノード間で対話して共有できる必要があります。 AI業界の商業化により、より将来を見据えたデータセット製品と高度にカスタマイズされたデータサービスの需要が主流になります。RasAlKhor工業エリア1バスルート
データの生産者および消費者としてのモバイル通信ネットワークは、信頼できるコントロールと価値マイニングを備えたデータのキャリアからデータプラットフォームに変換されています。 5Gで表される既存の通信ネットワークは、通信セッションデータ送信の「パイプライン」として機能し、端末デバイスとネットワーク間の情報交換パスを確立する役割のみを果たします。しかし、内生的認識と知性が6Gネットワ​​ークの基本的な機能になるにつれて、分散型およびユビキタスコンピューティングの力とデータは、通信接続を超えた新しいネットワークサービス機能になります。通信セッションデータのポイントツーポイント送信とは異なり、インテリジェント、知覚、およびネットワーク操作の処理により直面する課題は、生成および消費されたデータを生成し、消費します。データ収集、前処理、ストレージ、分析のための分散方法が必要です。この目的のために、従来のユーザー側とは無関係にデータサービスアーキテクチャを設計し、非ユーザーサイドデータの価値を制御および実現する際の6Gモバイル通信ネットワークの課題を体系的に解決する必要があります。

6G AIデータサービスの値と可能性
内生的知覚と知性は、6Gネットワ​​ークの2つの主要な新しい機能になります。前者は膨大な量のデータを生成し、後者はデータに基づいて自動決定を下し、ネットワークパフォーマンスを改善したり、上位レベルのアプリケーションにサービスを提供したりします。ビッグデータテクノロジーと人工知能の大成功のおかげで、ワイヤレスネットワークへのアプリケーションはますます成熟しています。 Huaweiの予測によると、2030年までにグローバルに生成された年間データ総データ
数量は2020年と比較して23倍の増加に達します。大量のデータの価値の実現には、インテリジェント分析アルゴリズムの使用が必要であり、データの真の値はその流動性とデータコラボレーションに依存します。したがって、データの保護とデータのオープン共有は、データフローを達成し、価値を反映するための重要なメカニズムです。データの所有者またはプロバイダーは、サービスの形でデータ消費者にデータを提供することによってのみ、価値の実現を実現できます。資産価値の一般的な実現とは異なり、データの実現は1回限りのトランザクションではなく、
プライバシー保護に基づくデータの重複価値の実現を確実にするため。ネットワークAIの場合、大量のトレーニングデータでトレーニングされたAIモデルは、アルゴリズムマイニング後の大量のデータの価値表示であり、保護する必要がある重要な知的財産でもあります。

6G AIデータサービスの定義
データソース、アプリケーションスコープ、データ生成の時間的変動、プライバシー保護要件、ストレージ要件などのさまざまな次元から、6Gネットワ​​ークのデータは、ユーザー契約データ、ネットワークデータ、認識データ、およびAIデータに分割できます[2 ]。 AIデータには、テストデータ、入力データ、中間データ、モデル、勾配、信頼レベル、ベクトルなどの出力データが含まれます。これらは、分散ネットワークAIのトレーニングおよび推論プロセスで渡され、推論プロセスで使用されます。
6G AIデータサービスは、データ収集、前処理、配布、分析、公開のフレームワークに基づいており、データ規制法と規制の要件を満たし、サービス製品としてのデータを提供します。システム全体の顧客のリアルタイムデータのニーズを満たし、企業や産業の基準を再利用して遵守し、データの共有とセキュリティのバランスをとることができます。集約された内部および外部データ、DEプライバシー処理を統合および処理し、パッケージを標準化して外部データサービスを形成します。標準化されたデータサービスメソッドを通じて、6G内生的AIネットワークと外部のサードパーティユーザーにオープンサービスを提供し、データの資産価値を実現します。 AIデータサービスの種類には、トレーニングまたは推論のために生または前処理されたデータの提供、データ分析、データストレージ、データセキュリティとプライバシー保護、データ共有と取引、データトレース、合成データなどの提供が含まれます。データサービスの主題は端末になります、ネットワーク内のさまざまなデバイスなど、オブジェクトは端子、ネットワークデバイス、および外部サードパーティユーザーでもあります。