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）トレーニングデータセットの生成には、代表的な無線アクセスネットワーク（RAN）シナリオ、ソースネットワークデータ、および、生データや合成データをキュレーションされたデータセットに変換する制御されたパイプラインが必要です。ネットワークデジタルツインは、リンク、システム、およびネットワークの各レベルで現実的な合成データを生成でき、一方、エミュレートされたテストベッドやライブネットワークキャプチャは、追加の動作条件、プロトコル動作、および加入者のモビリティによってデータセットを補完できます。

データセットの準備では、ソースデータのインポート、レコードのクレンジングと検証、ラベル付けまたはアノテーションの適用、フィールドの標準化または正規化を行い、シードデータを拡張してボリュームと多様性を高めます。エンジニアは、分布と異常を検査し、バージョン管理されたデータセットをトレーサビリティとともに保存し、デジタルツインやラボ環境で候補モデルをネットワークの主要性能指標（KPI）に対して検証する前に、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使用できます。

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）トレーニングデータセットの構築には、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シミュレーションツールセットは、ネットワークデジタルツイン、エミュレートされたテストベッド、およびライブ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組み合わせます。このワークフローでは、ソースデータのインポート、クレンジングと前処理の実行、ラベル付け、正規化、拡張、多様性、およびスケーリング操作の適用が行われ、人工知能（AI）モデルのトレーニングとテストのためのキュレーションされたデータセットが生成されます。データセットと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でき、ベンチマーク機能により、候補モデルとネットワークの主要性能指標（KPI）をベースライン結果と比較できます。
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