7月号 2022 Vol. 20 No. 7

Front-line Researchers

• Ryuichiro Higashinaka, Visiting Senior Distinguished Researcher, NTT Human Informatics Laboratories/NTT Communication Science Laboratories
• 東中 竜一郎　客員上席特別研究員　NTT人間情報研究所／NTTコミュニケーション科学基礎研究所

■ 概要

スマートフォン上の音声エージェントやパーソナルロボットなどの対話ができるシステムの増加やディープラーニングの適用により、ここ数年で大きな進化を遂げた対話システム。人間とコンピュータが自然な対話インタラクションを行うための原理の解明をとおして、人間と分かり合い、知的協働を行う対話システムの実現をめざす東中竜一郎客員上席特別研究員、名古屋大学大学院情報学研究科教授に研究の進捗と研究者としての姿勢を伺いました。

Rising Researchers

• Takuhiro Kaneko, Distinguished Researcher, NTT Communication Science Laboratories
• 金子 卓弘　特別研究員　NTTコミュニケーション科学基礎研究所

■ 概要

ヒトは写真を見れば、これまでに培った経験や知識などから奥行きなどを推定することができますが、コンピュータにとっては容易なことではありません。今回は、無作為に収集した一般的な画像から三次元情報を学習可能な深層学習モデルを構築した金子卓弘特別研究員にお話をお聞きしました。

Feature Articles: Optical and Wireless Transmission Technologies for IOWN/6G

• Research and Development for Pioneering a New Communications Paradigm with Wide-area Coverage
• 幅広い領域をカバーし新たな通信パラダイムを切り拓く研究開発

■ 概要

NTT未来ねっと研究所（未来研）では、新型コロナウイルス感染症の猛威によるリモートワークの浸透等、情報化社会の変革を支えるための「基幹光伝送ネットワークの高度化・大容量化」や「無線通信のカバレッジ拡張」など、IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）/6G（第6世代移動通信システム）で想定される次世代通信ネットワークの実現に向けた要素技術の確立をめざし、研究開発を行っています。本稿では、未来研で取り組んでいる光・無線伝送技術、システム化技術について紹介します。

• Future Development of Digital Coherent Optical Transmission Technology
• デジタルコヒーレント光伝送技術の今後の展開

■ 概要

振幅・位相・偏波といった物理量をデジタル的に取り込み、高度な信号処理により伝送性能を最大化するデジタルコヒーレント光伝送技術は、最新世代の光伝送技術であり、IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）構想の実現と発展に向けてさらなる進化をする必要があります。本稿では、デジタルコヒーレント光伝送技術の最新の動向と今後の進化について、高速大容量化、低電力化、ソフトウェアによる自律制御の観点を中心に紹介します。

• Research and Development of Scalable Optical Transport Technologies
• スケーラブル光トランスポート技術の研究開発

■ 概要

本稿では、IOWN（Innovative Optical and Wireless Network） APN（All Photonics Network）のためのPbit/s級長距離光ネットワーク実現に向け、光増幅帯域ならびに電気信号処理帯域を飛躍的に拡大可能なスケーラブル光トランスポート技術の現状と展望について述べます。従来の光増幅中継器の増幅帯域を2.5倍以上に拡大しつつ伝送距離の長距離化を実現できる可能性を有する光パラメトリック増幅中継技術、ならびに、従来の光ファイバと同じ外径を保ちつつ、伝送容量を10倍以上に拡大できる可能性を有するモード多重MIMO（Multiple-Input and Multiple-Output）信号処理を用いた空間多重光通信技術について解説します。

• R&D Activities of Core Wireless Technologies toward 6G Radio Access
• 6G時代の多様な無線アクセスを支える先端無線技術の研究開発

■ 概要

2030年代の実現をめざす6G（第6世代移動通信システム）に向けて、高速・大容量、高信頼・低遅延等の基本性能の進化、非陸上を含めたカバレッジ拡張等の技術領域の検討が始動しています。本稿では、それらの実現に資する新たな先端無線技術としてNTT未来ねっと研究所で研究開発を推進しているOAM（Orbital Angular Momentum）無線多重伝送技術、海中音響通信技術、無線ネットワーク品質予測技術について紹介します。

Feature Articles: ICT Platform for Connected Vehicles Created by NTT and Toyota

• Overview of Technical Development and Verification in the Connected-vehicle Field
• コネクティッドカー分野の技術開発・検証の全体概要

■ 概要

コネクティッド・自動化・シェアリング・電動化といった技術革新によって自動車業界が大きく変化する中、ITや通信技術に対する期待や重要性が急速に高まっています。NTTグループとトヨタ自動車は、コネクティッドカー向けICT基盤の研究開発に関する協業において、2018年から2020年にかけて共同実証実験を実施し、さまざまなユースケースおよび基盤検証を通じて、基盤技術を確立しました。本特集では、協業に参画したNTTグループの事業会社やNTT研究所より、実証実験の取り組み内容やその成果、適用技術、提供価値、今後の課題等について紹介します。

• Activities and Results of Field Trials—Reference Architecture for a Connected-vehicle Platform
• 実証実験の取り組みと成果—基盤関連

■ 概要

NTTグループとトヨタ自動車はコネクティッドカー向けICT基盤の研究開発に関する協業において、2018年から2020年にかけて共同実証実験を実施し、さまざまなユースケースおよび基盤検証を通じて、基盤技術を確立しました。本稿では、車載機からCAN（車両制御）データ、画像データ等を収集・蓄積、活用するためのコネクティッドカープラットフォーム全体のリファレンスアーキテクチャ、およびその実装と実証実験を通じて抽出した技術成果・課題の概略を紹介します。

• Activities and Results of Field Trials—Network Edge Computing Platform
• 実証実験の取り組みと成果—ネットワークエッジ基盤

■ 概要

NTTグループとトヨタ自動車は、各社が持つ技術やノウハウを共有し、2018年より3年にわたって実証実験を行ってきました。実験では、エッジを使った分散処理により系全体の効率化と処理速度高速化を実現しましたが、同時に処理拠点が分散することによる新たな課題も生じました。それらの課題を解決するため、エッジ拠点上に、「複数のネットワーク機能を持たせた基盤システム」を含むアーキテクチャを策定し、有効性を実験にて検証しました。

• Real-time Spatiotemporal Data-management Technology (Axispot™)
• 高速時空間データ管理技術（Axispot^®）

■ 概要

道路上の落下物を周辺車両に通知する「障害物検知ユースケース」や、道路のレーンごとの車両台数を把握する「渋滞検知ユースケース」を実現するには、大量のコネクティッドカーが一斉に送信するデータを蓄積しながら、ある時間に、ある空間（地域メッシュ、道路、駐車場など）に存在する自動車だけをリアルタイムに検索する必要があります。本稿では、この要件の達成に向けて取り組んでいる高速時空間データ管理技術（Axispot^®）について述べます。

• Selective Vehicle-data-collection Algorithm
• 車両データ選択的収集アルゴリズム

■ 概要

道路上にある障害物の状態変化を追跡調査する「障害物監視ユースケース」では、障害物の最新状況をとらえた車載カメラ画像を継続的に収集する必要があります。画像認識技術を活用すれば正確に画像選定できますが、車載の計算資源はごく限られており、クラウドに画像を転送するにも携帯網の通信コストがかかります。そこで、車両の位置や進行方位、カメラ画角といったメタ情報に基づいて各車載カメラの撮影範囲を推定し、必要な画像のみを選択的に収集する技術を考案しました。

• Vertically Distributed Computing Technology
• 垂直分散コンピューティング技術

■ 概要

ある車両が検知した障害物の情報を周辺車両に高速に通知するために、障害物情報を取得する処理の一部をネットワークエッジにオフロードし、処理途中の中間結果を車両に通知することで、高速な障害物通知を実現しました。しかし、都市部では、大量のコネクティッドカーが一部のネットワークエッジに接続することによるリソース不足が発生し、結果として高速な通知を実現できなくなってしまいます。そこで、通知対象のコネクティッドカーの状態に応じて、処理を実行する計算機を動的に変更することで、大量のコネクティッドカーが一部のネットワークエッジに接続する環境においても、高速な障害物通知を実現しました。

• Lane-specific Traffic-jam-detection Technology
• レーン別渋滞検知技術

■ 概要

自動運転やナビゲーション高度化を目的とした、高精度な地図情報に交通規制・渋滞等のさまざまな情報を重ねたダイナミックマップの構築が進められています。これらの実現にあたり、NTTでは、商業施設の駐車場への入庫待ちや右左折レーン車列の車両群など、レーン単位の渋滞車列を検知し情報提供することで、これまでにない高度なナビゲーションを実現できると考えました。本稿ではコネクティッドカーの収集可能な情報からレーン単位の渋滞車列を検知する技術について述べます。

• Technology for Calculating Suddenness Index for Aggregated Values
• 集計突発指標算出技術

■ 概要

レーン別渋滞検知のユースケースにおいて、渋滞を検知する画像処理の計算量と通信量を削減するため、コネクティッドカーの台数を地図上に定めたメッシュごとに集計し、定常状態からの乖離度合いを定量化する「集計突発指標算出技術」を考案しました。本稿では、提案技術の概要や提供価値、今後の課題等を実証実験でのユースケース検証を踏まえて述べます。

Regular Articles

• Unsupervised Depth and Bokeh Learning from Natural Images Using Aperture Rendering Generative Adversarial Networks
• Aperture Rendering Generative Adversarial Networksを用いた自然画像からの奥行とボケ効果の教師なし学習

■ 概要

ヒトは写真を見れば経験や知識から奥行や写真のどこがボケているかを推定することができます。しかし、コンピュータにはそうした経験や知識がないため容易ではありません。これに対して、我々は、Aperture Rendering Generative Adversarial Networksと呼ぶカメラの絞りにおける光学的制約を組み込んだ深層生成モデルを新たに提案し、写真の奥行を推定しボケ効果を制御することを可能にしました。当技術の特徴は、学習に必要なデータはWeb上で見かけるような一般的な写真だけであり、奥行やボケ効果の情報は必要ないことです。つまり、当技術は学習に必要なデータの収集コストを削減し、三次元情報を活用したさまざまな応用上の障壁を低減できるものであり、コンピュータによる三次元世界の理解において新たな可能性を切り拓く技術であると期待しています。

Global Standardization Activities

• Report of the 9th ITU-T TSAG (Telecommunication Standardization Advisory Group) Meeting
• 第9回ITU-T TSAG会合報告

■ 概要

WTSA（世界電気通信標準化総会）-20に向けての今会期の最終会合となる第9回TSAG（Telecommunication Standardization Advisory Group：電気通信標準化諮問会議）が2022年1月10〜17日にオンライン会議で開催されました。また、世界の地域機関の代表によるWTSA-20に向けた準備会合である第4回の地域相互間連携会議（IRM: Inter-Regional Meeting）がTSAG前の1月6日に開催されました。ここでは第9回TSAGについて報告します。

External Awards
外部での受賞