初期の電子計測からの観点

最先端の無線機器には、機械学習（ML）方式の人工知能（AI）が用いられています。これらのテクノロジーによって、例えば画像識別、動画認識、自然言語処理などの分野において大きな進展が見られます。しかし、次世代の無線通信、別名6Gに関しては、研究者は、信号処理チェーンの個別あるいは複数ブロックを置き換えることで、ネイティブに無線インタフェースを駆動するAI/MLモデルやアルゴリズムを提案しています。自己最適化トランシーバーを備えたAIネイティブなインタフェースは、少なくとも理論的には、極端な無線通信条件でもかなりの大幅な性能向上を実現することができます。しかし、こうした革新や新たな可能性が期待されると同時に、設計とテストの観点からは実質的な課題も生じることになります。このウェビナーでは、現在進行中の基礎研究への参加者を紹介し、関連する課題と、新しい電子計測ソリューションでこの研究に追従する方法を解説します。

このウェビナーでは、以下について説明します。

• 今日の5GモバイルネットワークでAI/MLを使用する方法
• 6GにおけるAIネイティブな無線インタフェースのための基礎研究の現状
• 古典的な信号処理手法に対するAI/MLの利点と性能向上の見込み
• 現状において電子計測ソリューションが果たす役割