APN活用で遅延60％短縮

ＮＴＴは米レッドハットや米エヌビディア、富士通と連携し、複数の監視カメラの映像を約１００キロメートル離れたデータセンター（ＤＣ）でリアルタイム分析する技術を開発した。次世代光通信基盤の構想「ＩＯＷＮ（アイオン）」の低遅延通信やデータ処理高速化手法を活用。大都市にある膨大な数の監視カメラの映像データを土地や電力の調達が容易な郊外のＤＣに伝送し、人工知能（ＡＩ）で分析可能にする。２０２６年の商用化を目指す。（編集委員・水嶋真人）

ＩＯＷＮの構成要素でネットワークから端末までを光で結ぶＮＴＴの低遅延通信技術「オールフォトニクス・ネットワーク（ＡＰＮ）」を活用した。ＮＴＴの横須賀研究開発センタ（神奈川県横須賀市）にある大都市を模した監視カメラ設置拠点の映像データを、ＡＰＮ経由で約１００キロメートル離れた武蔵野研究開発センタ（東京都武蔵野市）内の郊外型ＤＣに伝送。同ＤＣ内にあるエヌビディアの画像処理半導体（ＧＰＵ）を使ってリアルタイム分析する実証を行った。

監視カメラ設置拠点で取得した映像データをＡＰＮを通じて郊外型ＤＣのアクセラレーター（データ処理向上装置）のメモリー上に直接転送するオフローディング（機能分散）技術を用いることで遅延時間を最大６０％短縮。消費電力も同４０％削減できたという。

レッドハットのコンテナ型クラウド基盤「オープンシフト」も利用し、データ処理高速化手法を郊外型ＤＣに柔軟に配置可能にした。

大都市にある監視カメラの映像をＡＩで分析する場合、カメラ設置拠点でのエッジ（現場）処理では速報性が高い一方、メンテナンス費用が高くなり、ＡＩモデルや機器を頻繁に変えることが困難になる。カメラ設置拠点から数十キロメートル離れた都市型ＤＣで処理する場合は大都市圏内のため、ＤＣ建設用地や電力の確保が難しかった。

一方、大都市から数百キロメートル離れた郊外型ＤＣは用地や再生可能エネルギーの確保が容易だが、データ伝送時のネットワーク遅延やシステム負荷の増大が課題だった。ＩＯＷＮを用いることで、これらの課題の解消が見込まれる。郊外型ＤＣを用いた大都市のスマートシティー（次世代環境都市）化の推進も期待できそうだ。