AI予測による5Gマルチキャスト放送の安定化ー配線工事が不要なラストワンマイルの提供ー

早稲田大学とNECネッツエスアイは、ローカル5Gのマルチキャスト放送（5G MBS）で、高画質を維持しながら映像停止を防ぐAI制御技術を開発した。5G MBSは多数の家庭へ同一映像を一斉送信できる一方、再送ができないため、電波状況が悪化すると映像停止やフレームドロップが発生しやすい。研究チームは、実際の商用5Gから0.5ミリ秒間隔で収集した約2,600万件のデータを学習したAIモデルにより、28種類のMCS設定ごとの受信成功確率を予測し、0.1秒先の通信状態を見越して最適な送信設定へ切り替える方式を実現した。映像セグメントの約87%でエラーなしの設定を選択し、従来の画質優先方式の約32%を大幅に上回った。さらにスマートフォン上で0.07ミリ秒未満の高速処理を実現。配線工事が難しい集合住宅などへのテレビ配信に加え、衛星通信、自動運転、産業システムなど再送が困難な無線通信への応用が期待される。