Y.3172


Y.3172
Y.3172は、5G(IMT-2020)を含む将来のネットワークでの機械学習のアーキテクチャを指定するITU-T勧告です。アーキテクチャは、機械学習モデルのトレーニングを含む通信ネットワークのコンテキストでの機械学習パイプラインと、コンテナやオーケストレーションなどの方法を使用した展開について説明します。 Y.3172 IMT-2020を含む将来のネットワークにおける機械学習のアーキテクチャフレームワーク
状態
有効
年が始まった 2019年 最新バージョン
(06/19)2019年6月
組織 ITU-T 委員会
ITU-T研究グループ13
関連規格
Y.3173、Y.3174、Y.3176、Y.3179
ドメイン
機械学習、5G
ライセンス
無料で利用可能
Webサイト
www .itu .int / rec / T-REC-Y .3172
一連のアーキテクチャ要件と、これらの要件を満たすために必要な特定のアーキテクチャコンポーネントが示されています。これには、ia、機械学習パイプライン、機械学習管理およびオーケストレーション機能が含まれます。さらに、この規格では、IMT-2020を含む将来のネットワークへのこのようなコンポーネントの統合、およびこのアーキテクチャフレームワークをさまざまなテクノロジ固有の基盤となるネットワークに適用するためのガイドラインについて説明しています。
推奨事項Y.3173は、将来のネットワークのインテリジェンスレベルを評価するためのフレームワークを指定することにより、Y.3172に基づいています。

コンテンツ
1 機械学習パイプライン
2 歴史
3 参考文献
4 外部リンク

機械学習パイプライン
「SRC」(ソース):このノードは、MLパイプラインへの入力として使用できるデータのソースです。
「C」(コレクター):このノードは、1つ以上のSRCノードからデータを収集する役割を果たします。
「PP」(プリプロセッサ):このノードは、MLモデルがデータを消費できるように、データのクリーニング、データの集約、またはデータを適切な形式にするために必要なその他の前処理を実行する役割を果たします。
「M」(モデル):これは、機械学習パイプラインで使用できる形式の機械学習モデルです。
‘P’(ポリシー):このノードは、モデルノードの出力にポリシーを適用できるようにします。
「D」(ディストリビューター):このノードは、SINKを識別し、Mノードの出力を対応するSINKノードに配布する役割を果たします。
‘SINK’:このノードは、アクションを実行するML出力のターゲットです。

歴史
2017 AI for Goodサミットでは、5Gの機械学習に関するフォーカスグループ(FG-ML5G)のアイデアが生まれました。これは、サミットがITU-WHOの健康のための人工知能に関するフォーカスグループを生み出したのと同じ方法です。フォーカスグループは2019年5月に標準を完成させ、それをITU-T研究グループ13(その親機関)に提出して、2019年6月に行われたITU-T勧告として採用しました。
Y.3172に基づいて、ITUはこのアーキテクチャの実装に関してAI / ML5Gチャレンジを開始しました。

参考文献
^ ITU(2019-08-20)。「機械学習を5Gネットワ​​ークに導入するための新しいITU標準」。ITUニュース。2021-04-07にオリジナルからアーカイブされました。2021-04-07を取得。 ^ 「Y.3172:IMT-2020を含む将来のネットワークにおける機械学習のためのアーキテクチャフレームワーク」。www.itu.int。2019-07-03にオリジナルからアーカイブされました。
^ ITU(2020-07-06)。「AI対応の未来のための国際規格」。ITUニュース。2021-06-16にオリジナルからアーカイブされました。
^ ポンペウファブラ、大学(2020-05-01)。「電気通信の新しい標準のためのアーキテクチャの記述に関する先駆的な研究」。techxplore.com。2021-05-11にオリジナルからアーカイブされました。2021-05-11を取得。
^ 「5GチャレンジにおけるITUAI / ML」。ITU。2021-04-07にオリジナルからアーカイブされました。2021-04-07を取得。

外部リンク
ITU-T勧告Y.3172
5Gでの機械学習に関するITU-Tフォーカスグループ
ITUニュースマガジン
AI / ML5Gチャレンジ