ソフトバンクの次の一手が出た！「AI-RAN」で100台のスマホを接続してもスムーズに動画再生

ASCII.jp / 2024年11月15日 9時0分

　ソフトバンクがAI（人工知能）とRAN（無線アクセスネットワーク）の統合ソリューション「AITRAS（アイトラス）」を発表した。同一のコンピュータプラットフォーム上でAIとRANが動作する仕組みで、高品質なRAN環境を提供すると同時に、AIアプリケーションの運用も可能となる。

　ソフトバンクの商用ネットワークに導入されるほか、2026年以降には国内外の通信事業者への展開・拡大を目指すという。発表に先駆けて、12日にメディア向けの説明会が開催され、AITRASを活用したデモンストレーションも披露された。

AIとRANの統合ソリューション「AITRAS」を発表

　説明会は慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス（SFC）で実施された。SFCにはAITRASのアンテナが20基設置され、AITRASの実証実験が行なわれている。

　AITRASのプレゼンテーションは、ソフトバンク執行役員兼先端技術研究所所長湧川隆次氏が担当した。

　湧川氏は、ソフトバンクが日本で最もトラフィックが多い通信事業者であり、通信の大容量化に向けて、TD-LTE、C-RAN（集中型RAN）、Massive MIMOなどを導入してきたことを紹介。そのうえで、“次の一手”として「AITRAS」を発表した。

基板にはNDIVIA GH200を採用

　AITRASは、サーバーにNDIVIA GH200 Grace Hopper Superchipを使用。仮想化基板やオーケストレーターなどのソフトウェアはソフトバンクが開発。エッジAIサーバーには「NVIDIA AI Enterprise」を実装し、用途・目的に合ったAIアプリケーションを開発・運用できる。

　ソフトバンクとNVIDIAは、これまでに5年以上のパートナーシップ関係があり、それによって実現したシステムともいえよう。また、AITRASの開発にあたっては、世界的なオープンソースソリューションのプロバイダーであるRed Hatと富士通ともパートナーシップを締結している。

　SFCでは、TDD（4.8GHz～4.9GHz）の周波数帯を使って、20セルでエリアを構築。実際に稼働しているサーバールームも見学させてもらった。7層のNVIDIA GH200で構成されるサーバーは、上の2つがRAN、下の4つがAIに用いられるという。さらに、予備のサーバーも備えている。それぞれのサーバーは、オーケストレーターによってRANとAIの役割を切り替えられる仕組みだ。

AITRASを活用したデモストレーションも披露

　説明会の後に、AITRASのユースケースを紹介するデモンストレーションが披露された。

　通信の安定性を紹介するために、まず100台のスマホで動画をストリーミング再生するデモが披露された。SFCのAITRASエリアは20セルで構成されるが、各セルに5台のスマホを設置して同時に動画を再生。その様子がZoomで中継された。ややわかりにくいデモではあったが、100台が同時に接続しても、スムーズに動画を視聴できることはわかった。

　NVIDIA AI Enterpriseを活用するエッジAIサービスの事例として、3つのデモも披露された。

　まずは自動運転。AIによって遠隔サポートを支援するもので、ソフトバンクが開発した「交通理解マルチモーダルAI」を使用。ライブレコーダーが捉えた映像や、交通状況を問うプロンプトなどからリアルな状況を理解し、予測困難な状況でもリスクを回避できるというものだ。

　SFC内の道路で、横断歩道の手前に停車している車両があり、横断歩道を渡る人がいるかどうかを確認できない状況で、自動運転のバスが走行。停車中の車両に並んで一時停車した後、安全が確認できてから発車する様子を確認できた。ドライバーが運転している場合と同じような判断速度であった。

　次に見せてもらったのが、四足歩行のロボットが不審者を追いかけるデモ。あらかじめプログラムされた動作だけでなく、状況を判断して、臨機応変に動けるLLM（大規模言語モデル）ロボットを使用。当然のことながら、通信で遅延が生じると、不審者を追随することはできない。デモでは、約0.1秒ほどの低遅延で、ロボットが小走りに逃げる人を追いかけていた。また、遅延を1秒ほどにして、ロボットが立ち往生してしまう様子も実演された。

　最後に見せてもらったのが、RAG（検索拡張生成）のデモ。一般的なLLMが事前に学習した情報のみに基づいて回答するのに対して、RAGは社内の機密情報など、LLMでは呼び出せない情報も回答できる。デモでは、テキストだけでなく音声や画像も認識する「マルチモーダルRAG」を使用。通常のLLMと、RAGを有効にした場合の回答の違いが示された。なおデータは、インターネット上のクラウドではなく、エッジAIに保存されるので、機密性も保持されるようだ。