講演抄録/キーワード |
講演名 |
2024-03-22 15:25
スケールアウト5GC環境における、ネットワークデジタルツインを用いたAIモデル構築手法の検討 ○小山大輝・桜庭皆人・河崎純一・宮坂拓也(KDDI総合研究所) ICM2023-62 |
抄録 |
(和) |
本報告では,5GC 環境におけるネットワークデジタルツインを活用した,ネットワーク運用のためのAIモデル構築手法を提案する.ネットワークデジタルツイン環境において,AI モデル構築のために最低限のスケールアウトされた 5GC NF を構築し,その環境において商用ネットワーク上では実施が困難な試験を実施し,試験を通じて得られる運用データセットをもとに AI モデルを構築する.free5GC と Kubernetes を用いたスケールアウト 5GC 環境において,異なるネットワーク規模 (pod 数) 間の AI モデル適用に関する評価を実施し,その結果について報告する. |
(英) |
This technical report proposes a method for building AI models for network operations by utilizing the network digital twin in a 5GC environment. In the network digital twin environment, we build a minimum scale-out 5GC NF for building AI models, conduct tests that are difficult to conduct on commercial networks in this environment and build AI models based on operational data sets obtained through the tests. In the scale-out 5GC environment using free5GC and Kubernetes, we evaluate the application of the AI model across different network sizes (number of pods) and report the results. |
キーワード |
(和) |
AIOps / 障害検知 / 5G / 5GC / ネットワークデジタルツイン / / / |
(英) |
AIOps / Anomaly Detection / 5G / 5GC / Network Digital Twin / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 449, ICM2023-62, pp. 89-94, 2024年3月. |
資料番号 |
ICM2023-62 |
発行日 |
2024-03-14 (ICM) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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