6Gネットワークにおける知的ネットワーク管理のためのAI原生ネットワークデジタルツイン
AIモデルをネットワークデジタルツインモデルの構築に活用し、ネットワークの状態予測、ネットワークパターンの抽出、ネットワーク管理の意思決定を支援することで、AIとネットワークデジタルツインの相乗効果を実現する。
5Gを活用したO-RANにおける階層的学習アプローチによるトラフィックステアリング
O-RANにおけるトラフィックステアリングの課題に対して、階層的学習アプローチを提案し、その有効性を示す。
ネットワーク構成の自動診断と修復: 選択的シンボリックシミュレーションの活用
選択的シンボリックシミュレーションを用いることで、ネットワーク構成の意図に沿った変種を見つけ出し、その差異から構成エラーを特定し、修復することができる。
O-RAN上でのネットワークスライシングを活用した効率的なリソース割当のための半教師あり学習アプローチ
本研究では、O-RAN上でのネットワークスライシングを活用し、ユーザ機器の加重スループットを最大化するためのリソース割当問題に取り組む。2つのxAPPを設計し、半教師あり学習アルゴリズムを提案することで、効率的かつ効果的なリソース割当を実現する。
ネットワーク設定エラーの検証と自動修正: 最小二乗法を用いた手法
Vercelは、線形代数の手法を用いて、ネットワーク設定の検証と自動修正を行うツールである。パケットヘッダを標準ベクトルに抽象化し、ルーターのポートごとの転送行列を作成する。これにより、最小二乗法を用いて宛先到達可能性を効率的に計算できる。さらに、線形代数の手法を用いることで、ルーティングポリシーの確認や設定の自動修正などが可能となる。
動的なフロー レートを持つSDNにおける調整されたサンプリング
動的なフロー レートを考慮したネットワーク全体のサンプリングシステムdSampの設計と評価
5Gトラフィック分析と分類ツール「TRACTOR」
O-RANフレームワークを活用し、実際の5Gトラフィックから収集したKPIデータを使って、機械学習モデルによるトラフィックスライス分類を実現する。
5Gコアネットワークの管理とオーキストレーションのためのLLMアシストのインテントベースの性能向上を目的としたセマンティックルーティング
LLMアシストのインテントベースネットワーク管理とオーキストレーションの性能を向上させるためのセマンティックルーティングの導入
ネットワーク上の位置に依存した検知能力を持つ戦略的なネットワーク検査
限られた検知リソースを効率的に配置し、複数の攻撃を検知することを目的とする。
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