富士通が5Gモバイルネットワークの品質劣化を防止するAI技術を開発

これまで単一セルにおける異常検知技術では、トラフィックの低下要因が単純な負荷低下なのか異常なのかという判断が困難とされていた。今回開発した技術は、単一セルではなく周辺セルとトラフィック傾向を比較してAIにより判断することで、適合率92%以上の故障検知精度を実現。少ない故障データでの教師あり学習や、教師なし学習にも対応する。また、セルの重畳状況を踏まえたサービス影響度の把握により、優先的に復旧させるエリアの判断を可能としている。

この異常検知技術によってサービスへの影響が大きいと判定されたエリアに対しては、影響があるエリアを救済するため、周辺セルの指向方向や負荷状況に加えて、実フィールドのパスロスを考慮した電波伝搬予測モデルにより、最適な周辺セルにおけるチルト角の算出を行い、故障セルによるサービス品質への影響を最小化する。

これにより、装置故障など異常発生時においてこれまでは復旧に1日程度かかっていたところを、1時間以内に短縮して利用者への影響を最小限にとどめることに成功している。
（熊谷知泰）