広域IoTによるビッグデータ活用を本格化

あらゆるモノがネットにつながるIoTは、ビッグデータを生み出す。人工知能(AI)とともに語られることもあり、第4次産業革命や「超スマート社会」(Society5.0)を実現する基礎になると考えられている。けれども、より大きな無線通信網の構築において課題があった。

従来、広域系無線地域ネットワーク(Wi-RAN:Wireless Regional Area Network)では、中継接続時に1拠点あたり複数の無線機を必要とするなど、設置場所・消費電力等の観点から、超広域かつ広帯域なデータ収集システムを容易に構成する際の障壁となっていて、中継局は情報の中継、転送しか行うことができなかった。数kmを超える中継を無線で行う場合、双方が見通せる環境が必須であり、間に山等が存在する見通し外環境での数kmを超える中継の実現は困難であったという。
京都大学大学院情報学研究科 原田 博司教授および株式会社日立国際電気の加藤 数衞の研究グループは、IoTデータ収集・制御用広域系Wi-RANシステム用無線機による無線多段中継伝送を用いた多地点同時映像情報収集基礎試験に成功した。

従来2台で実現していた無線多段中継を1台の無線機で実現でき、かつ遠隔地からの情報中継だけでなく、自身が情報収集を行い、情報追加して、転送を行うことができるマルチホップ中継方式のファームウェア(物理層、MAC層)を開発し、従来型Wi-RAN無線機に実装した。今回試験に成功した無線機は、利用シーンに応じて、基地局、中継局、端末局になることができるという。さらに中継接続した各無線機の通信の状態及びGPS情報位置情報を基地局で収集し、基地局において視覚的に各無線機の状態を表示する回線監視サーバの開発も行ったとのこと。

京都市役所の協力のもと、遠隔地および中継地点における映像情報の収集実験を京都市内で行った。無線機同士が見通せない環境において、最大8.4kmの距離を中継接続で接続し(単区間中継距離最大6.4km)、遠隔地の車上端末局および中継局からの二拠点同時リアルタイム映像伝送に成功した。本プログラムは、内閣府 革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)の原田 博司プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環であり、今後順次、追加機能の実証と実装が予定されている。

医療、工業分野での数kmから数10km以内に存在する1000から数万のモニタ、センサーから1日数百万から数億生成されるビッグデータを収容し伝送可能にする、「超ビッグデータ創出ドライバ」の実現を目指しているという。基礎試験の成果は、京都大学のWebサイトでも確認できる。