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| 講演名 | 2026-04-23 11:40 ［依頼講演］Two-sided AI/MLモデルによるCSI圧縮における端末側とネットワーク側の学習連携に関する検討 ○山本哲矢（パナソニックホールディングス）・菅田真紀・吉田 正（パナソニックシステムネットワークス開発研）・湯田泰明・鈴木秀俊（パナソニックホールディングス）  RCS2026-4 |
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| 抄録 | （和） | 人口知能(AI)/機械学習(ML)適用は，3rd Generation Partnership Project (3GPP)において，第5世代移動通信システム(5G)の高度化や6Gに向けての重要技術の一つと位置づけ，Release 18からAI/MLの無線インタフェースへの適用を検討してきた．チャネル状態情報(CSI)報告のオーバヘッド削減を意図したCSI圧縮のユースケースは，Release 18およびRelease 19で実現可能性を検討し，現在Release 20で仕様検討が進められている．CSI圧縮は，端末とネットワーク(NW)双方がAI/MLモデルを搭載し，相互連携して推論処理を実行するTwo-sidedモデルであり，端末側とNW側で学習をどのように連携するかが課題である．本稿では，異なるAI/ML開発ベンダ間での学習連携の課題を解決する方式を検討する．性能評価により推論時との学習環境の違いや端末側とNW側での異なったAI/ML学習環境の違いがCSI復元精度に与える影響を分析し，共有データセットを用いた学習連携により高精度なCSI復元が可能であることを明らかにする． |
| （英） | The application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is positioned as a key technology for enhancing the performance of 5th generation mobile communication systems (5G) and preparing for the 6G era by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP). For that reason, 3GPP has been studying / specifying the application of AI and ML to the air interface since Release 18. The use case of channel estimation information (CSI) compression, intended to reduce the overhead of CSI reporting, were investigated for feasibility in Release 18 and Release 19, and specification work are currently underway in Release 20. CSI compression is a two-sided model in which both the user equipment (UE) and the network (NW) are equipped with AI/ML models and perform inference processing in coordination with each other; the challenge lies in how to coordinate training between the UE side and the NW side. This paper examines methods to resolve the challenges of training collaboration between different AI/ML development vendors. Through performance evaluation, we analyze the impact on CSI reconstruction accuracy of differences in the training environment compared to the inference environment, as well as differences in the AI/ML training environments between the UE side and the NW side. We demonstrate that high-precision CSI reconstruction is achievable through training coordination using a shared dataset. | |
| キーワード | （和） | AI/ML / CSI圧縮 / 学習連携 / / / / / |
| （英） | AI/ML / CSI compression / Training collaboration / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 7, RCS2026-4, pp. 19-24, 2026年4月. | |
| 資料番号 | RCS2026-4 | |
| 発行日 | 2026-04-16 (RCS) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | RCS2026-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2026-04-23 - 2026-04-24 |
| 開催地（和） | 米子市観光センター |
| 開催地（英） | Yonago |
| テーマ（和） | 鉄道，車車間・路車間通信，無線アクセス技術，一般 |
| テーマ（英） | Railroad Communications, Inter-Vehicle Communications, Road to Vehicle Communications, Radio Access Technologies, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2026-04-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Two-sided AI/MLモデルによるCSI圧縮における端末側とネットワーク側の学習連携に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Training Collaboration between UE-side and NW-side for CSI Compression with Two-sided AI/ML model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | AI/ML / AI/ML |
| キーワード(2)（和/英） | CSI圧縮 / CSI compression |
| キーワード(3)（和/英） | 学習連携 / Training collaboration |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 哲矢 / Tetsuya Yamamoto / ヤマモト テツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | パナソニックホールディングス (略称： パナソニックホールディングス) Panasonic Holdings (略称： Panasonic Holdings) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅田 真紀 / Maki Sugata / スガタ マキ |
| 第2著者 所属（和/英） | パナソニックシステムネットワークス開発研究所 (略称： パナソニックシステムネットワークス開発研) Panasonic System Networks R&D Lab. (略称： Panasonic System Networks R&D Lab.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 正 / Tadashi Yoshida / ヨシダ タダシ |
| 第3著者 所属（和/英） | パナソニックシステムネットワークス開発研究所 (略称： パナソニックシステムネットワークス開発研) Panasonic System Networks R&D Lab. (略称： Panasonic System Networks R&D Lab.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯田 泰明 / Yasuaki Yuda / ユダ ヤスアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | パナソニックホールディングス (略称： パナソニックホールディングス) Panasonic Holdings (略称： Panasonic Holdings) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 秀俊 / Hidetoshi Suzuki / スズキ ヒデトシ |
| 第5著者 所属（和/英） | パナソニックホールディングス (略称： パナソニックホールディングス) Panasonic Holdings (略称： Panasonic Holdings) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-04-23 11:40:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2026-4 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.7 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-04-16 (RCS) |
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