5G により屋内追跡が非常に効率化される可能性がある

クアルコムは、5G と人工知能だけを使って非常に正確な屋内位置情報システムを実証しています。

クアルコム 5G サミット中、アメリカの大手企業は、5G 信号と人工知能を組み合わせて屋内デバイスの位置を最大 30 センチメートルの精度で位置特定する5G Positioning Evolution システムを披露しました。

クアルコムが高精度屋内測位システムを実証

ご存知かもしれませんが、屋内ローカリゼーションは 10 年以上にわたって研究が進められてきましたが、残念ながら、一般の人々が利用できる真に有用なソリューションはほとんどありません。これにはいくつかの理由があります。ほとんどの屋内測位システムは特定のインフラストラクチャを必要とし、非標準の無線プロトコルを使用します。送信機と受信機間の見通し線も失われ、精度が低下する可能性があります。最後に、信号は信号を妨害する木などの物体を通過する可能性があります。

クアルコムのアプローチは 2 つの段階から構成されます。まず、5G測位は既存の無線インフラを利用するもので、位置特定のためだけに設置されるものではありません。これは、タイムスタンプ付きで近くの 5G ホットスポットに 5G 信号をブロードキャストする携帯電話 (または任意の 5G デバイス) で動作します。転送されるデータ量は非常に少なく、帯域幅はほとんど使用されません。各アクセス ポイントは、異なる時間に信号を受信します。これにより、送信機の位置を三角測量することが可能になります。GPSと同じ原理ですが、屋内で使用します。独創的で実用的なソリューション。

5Gと人工知能のおかげでしかない

彼らが言うように、これでは十分ではありません。残念なことに、現実の世界には、壁、隅、木、あらゆる種類の信号障害物などの問題のある状況がたくさんあります。最終的な精度ではかなりのポイントが減ります。そして、それはまさに私たちが内部地理位置情報で探しているものです。

ここで人工知能が活躍します。クアルコムのエンジニアは、5G 信号による環境干渉を排除するニューラル ネットワークをトレーニングできることを実証しました。問題のトレーニングは、100% の位置精度をマークする QR コードを配置し、この「真実の根拠」を使用して AI をトレーニングすることで構成されます。次に、エンジニアはおおよその 5G 測位をニューラル ネットワークへの入力として使用し、その結果をハード データと比較して、5G 測位の精度が向上するまで誤った結果を AI に供給します。

場合によっては、この精度が 5G のみの場合の 2.5 m から 30 cm に低下することもありますが、これは非常に顕著です。このような精度は、一般的な屋内測位にとっては非常に素晴らしいものであり、特に産業やロボットにとっても非常に興味深いものとなる可能性があります。自社の建物にプライベート 5G ネットワークを展開したいと考えている企業が増えていますが、これは非常に素晴らしい「ボーナス機能」となります。

ただし、このデモは確かに印象的ですが、このテクノロジーがいつ日常生活で使用できるようになるかは、現時点ではわかりません。良いニュースは、当社の 5G スマートフォンには必要なハードウェアがすでに備わっていることです。5Gインフラの普及に伴い、こうした部屋が設置される可能性は高まるだろう。これほどシンプルで正確な屋内測位システムにこれほど近づいたことはありません。