6G AIデータサービスの概要

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、Deep Learning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します。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。

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に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1 YBに達し、2020年と比較して23倍増加します。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。