Intelligence;人工知能)の技術開発が急速に進歩しており、技術や社会の中に浸透し始めています。そのような状況で、MEMSや光通信分野へのAIの応用も進んでいます。ここで「AIとMEMS」では、インテリジェント化するMEMSによってIoTシステムのAI化が進むであろうという点が特徴で、いわば「MEMSによるAI化」と言えますが、一方「AIと光」ではAIにより光通信部品やシステムの性能向上が図られることが主な特徴で、いわば「AIによる光通信革新」と言えるでしょう。筆者はAIの専門家ではなく、光通信デバイスやMEMSが専門ですが、本稿ではこれらのMEMS技術や光通信分野でのAIの活用の最近の動きについて紹介します。AIとMEMSトリリオンセンサーの動きに見られるように[1]、MEMSは現在IoTでのセンサーの主役になりつつありますが、最近ではIoTにおけるAIの進展で特にインテリジェント・センサーとしての活躍が期待されています。Dust”という概念を提唱しました。Siチップ上に備えた概念です[4]。残念ながら、これはその後そのまま実現されたわけではありませんが、重要なアイデアとして現在様々な形で技術開発が進んでいます。これは正にMEMSのインテリジェント化の走りともいえるでしょう。このように個々のMEMSデバイスが小型化・集積化して、情報を制御する知能が期待され、益々環境における情報の受け渡しに必須デバイスとなると考えられます。Dust([4]より)。個々のMEMSセンサーの性能に加えて、次のステップはMEMSセンサーの群(Swarm)としての機能向上が必要と考えられます。その際空間に分散配置された多数のMEMSセンサーからの信号を大量にかつ効率的に処理することが大きな課題になります。エネルギー、メモリなどの制約を克服し自立的に動作する小型でエネルギー効率の高いMEMS群が求められます。Intelligenceと呼ばれています。Intelligence)という同じ言葉があります。これは蟻や魚、鳥などの群の知能のあり方を模擬して、分散した自己組織したシステムの集合的振る舞を制御する手法ですが、上記のインテリジェントMEMS群は正にSwarm(群れ)であり、そこにAIによる制御が応用されるでしょう。行われていくと考えられます(レイヤー3)。Intelligence)の重要な要素群となっていくものと考えられています[3]。現在光通信ネットワークは従来の大域公衆回線網に加えてデータセンター間やその中での大容量高速通信に用いられています。そのような光通信ネットワーク分野におけるAIの活用の模式図を図2に示します。機械学習、ゲーム理論、知識ベース推論、意思決定アルゴリズムなどの一般的なAIの研究手法が並んでいます[5]。(文献[5]を参考に筆者が内容を図示化(以下同じ))。特性評価、(2)多層ニューラルネットワークを使用した光増幅制御、(3)主成分分析を応用した光変調方式分析、などの研究が進んでいます。光ネットワーク分野では、(1)遺伝的アルゴリズムや蟻コロニー最適化を応用したリソース割り当てやネットワーク再構成、(2)ニューラルネットワークを利用したソフトウェア・デファインド・ネットワーク(SDN)、(3)マルコフ決定過程を利用したデータセンター内ネットワークの研究などが進んでいます。図3には光通信におけるAIの利用分野の例を、図4には光ネットワークへのAI利用の新たな機会と挑戦の例を示しました。このようにレーザーやファイバー増幅器などの個別デバイスから、光ネットワークの再構成、データセンター内光ネットワークの構成など幅広い分野でのAIの利用研究が進んでいます。光通信におけるAIの利用分野の例。光ネットワークへのAI利用の新たな機会と挑戦の例。(ONoC)の研究[7]も進んでいます。終わりにMEMSと光通信の違いは、MEMSはそれ自体がセンサーやアクチュエータとして自律的な動きが可能であり、AIの構成要素となり得るいわばアクティブAIデバイスの可能性があるのに対して、光通信の場合はネットワークとしての機能が求められ、そこにAIをどのように応用するかが課題になるため、パッシブAIデバイスとも呼べるでしょう。この分野に限らず、AI利用の分野は日進月歩で進んでいますので、目が離せないのが実情です。2018プログラムはこちらで参照頂けます。here.MEF2018では、技術展示会を併設します。日本国内への配送に適用されます。編集トップへ戻る閉じる。