Я.3172

Рекомендация МСЭ-Т

Y.3172 — это рекомендация ITU-T , определяющая архитектуру машинного обучения в будущих сетях, включая 5G (IMT-2020). ^[1] Архитектура описывает конвейер машинного обучения в контексте телекоммуникационных сетей , который включает в себя обучение моделей машинного обучения, а также развертывание с использованием таких методов, как контейнеры и оркестровка . ^[2]

Представлен набор архитектурных требований и конкретные архитектурные компоненты, необходимые для удовлетворения этих требований. Сюда входят, в частности, конвейер машинного обучения, а также функции управления машинным обучением и оркестрации. Кроме того, стандарт описывает интеграцию таких компонентов в будущие сети, включая IMT-2020, а также рекомендации по применению этой архитектурной структуры в различных базовых сетях, ориентированных на конкретные технологии. ^[3]

Рекомендация Y.3173 основывается на Y.3172, определяя структуру для оценки уровней интеллекта будущих сетей. ^[4]

Конвейер машинного обучения

• «SRC» (источник): этот узел является источником данных, которые можно использовать в качестве входных данных для конвейера ML.
• «C» (сборщик): этот узел отвечает за сбор данных с одного или нескольких узлов SRC.
• «PP» (препроцессор): этот узел отвечает за очистку данных, агрегацию данных или выполнение любой другой предварительной обработки, необходимой для того, чтобы данные были в подходящей форме, чтобы модель ML могла их использовать.
• «M» (модель): это модель машинного обучения в форме, которую можно использовать в конвейере машинного обучения.
• «P» (политика): этот узел позволяет применять политики к выходным данным узла модели.
• «D» (дистрибьютор): этот узел отвечает за идентификацию SINK(ов) и распределение выходных данных узла M по соответствующим узлам SINK.
• «SINK»: этот узел является целью вывода ML, над которым он выполняет действие.

История

На саммите 2017 года «ИИ во благо» возникла идея создания фокус-группы по машинному обучению для 5G (FG-ML5G), аналогично тому, как на саммите была создана фокус-группа МСЭ-ВОЗ по искусственному интеллекту для здравоохранения . Оперативная группа завершила разработку стандарта в мае 2019 года и представила его 13-й Исследовательской комиссии МСЭ-Т (ее головной орган) для принятия в качестве Рекомендации МСЭ-Т, что произошло в июне 2019 года. ^[1]

На основе Y.3172 МСЭ запустил конкурс AI/ML 5G по реализации этой архитектуры. ^[5]

Рекомендации

1. МСЭ (20 августа 2019 г.). «Новый стандарт ITU по внедрению машинного обучения в сети 5G». Новости МСЭ . Архивировано из оригинала 07 апреля 2021 г. Проверено 7 апреля 2021 г.
2. «Y.3172: Архитектурная основа для машинного обучения в будущих сетях, включая IMT-2020» . www.itu.int . Архивировано из оригинала 3 июля 2019 г. Проверено 5 июля 2019 г.
3. МСЭ (06 июля 2020 г.). «Международные стандарты для будущего с поддержкой искусственного интеллекта». Новости МСЭ . Архивировано из оригинала 16 июня 2021 г. Проверено 16 июня 2021 г.
4. Помпеу Фабра, Университет (01.05.2020). «Новаторское исследование описания архитектуры нового стандарта телекоммуникаций». techxplore.com . Архивировано из оригинала 11 мая 2021 г. Проверено 11 мая 2021 г.
5. «ITU AI/ML в вызове 5G» . МСЭ . Архивировано из оригинала 07 апреля 2021 г. Проверено 7 апреля 2021 г.

Внешние ссылки

• Рекомендация МСЭ-Т Y.3172
• Оперативная группа МСЭ-Т по машинному обучению в 5G
• Журнал новостей МСЭ
• Задача искусственного интеллекта и машинного обучения 5G
• конвейер машинного обучения