AI RAN トレーニングデータセットの生成方法

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AI RANトレーニングデータの作成とキュレーション

人工知能（AI）のトレーニング用データセットを生成するには、代表的な無線アクセスネットワーク（RAN）のシナリオ、ソースとなるネットワークデータ、および生データや合成データを精選されたデータセットに変換する管理されたパイプラインが必要となります。ネットワークのデジタルツインを活用すれば、リンク、システム、ネットワークの各レベルにわたって現実的な合成データを生成することができ、一方で、エミュレートされたテストベッドや実ネットワークからのキャプチャデータを活用することで、データセットに追加の運用条件、プロトコルの挙動、および加入者のモビリティ情報を補完することができます。

データセットの準備では、ソースデータの取り込み、レコードのクリーニングと検証、ラベル付けやアノテーションの適用、フィールドの標準化や正規化を行い、シードデータを拡張してデータ量と多様性を高めます。エンジニアは、分布や異常を検査し、トレーサビリティを確保したバージョン管理されたデータセットを保存し、得られたトレーニングデータをモデル開発ワークフローで活用した上で、デジタルツインやラボ環境において、候補となるモデルをネットワークの主要業績評価指標（KPI）に基づいて検証することができます。

合成AI RANデータセット生成ソリューション

合成無線アクセスネットワーク（RAN）のトレーニングデータセットを構築するには、明確に定義されたネットワークシナリオ、ソースデータ、および再現性のあるデータキュレーションワークフローが必要です。S6221A AI RAN Simulation Toolsetは、ネットワークのデジタルツイン、エミュレートされたテストベッド、および実稼働ネットワークからのデータを、データ管理のためのAI開発プラットフォームと統合します。 このワークフローでは、ソースデータをインポートし、クリーニングと前処理を行い、ラベリング、正規化、データ拡張、多様性付与、スケーリング処理を適用して、人工知能（AI）モデルのトレーニングおよびテスト用のキュレーション済みデータセットを生成します。データセットおよびモデルのバージョンは、メタデータとトレーサビリティとともに保存することができ、ベンチマーク機能により、候補となるモデルやネットワークの主要業績評価指標（KPI）をベースラインの結果と比較することができます。
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