ネットワンシステムズとNTT西日本は、AI・自律型ロボットインフラの大幅な進化を検証する実証実験の結果を発表した。このプロジェクトでは、IOWN オールフォトニクス ネットワーク (APN) テクノロジーを使用して、長距離にわたってシステムを相互接続しました。
このテストでは、分散型データセンターの有効性が確認され、高性能の自律型協調ロボットの遠隔推論が可能になりました。この取り組みにより、低遅延と大量のデータに依存する複雑なシステムの開発に新たな展望が開かれました。
この調査では、複数のサプライヤーのデバイスを接続し、堅牢な技術エコシステムを統合する IOWN の能力が実証されました。これらの成果は、今後の人工知能やロボットを活用したソリューションの社会実装に向けた基礎となるものと考えられます。
日本の自動化の複雑さ
経済活動人口の減少などの課題の中で、日本社会は人工知能やロボットなどの自動化技術の開発と導入に向けた取り組みを強化している。これらのイノベーションは、さまざまな分野で生産性と生活の質を維持するための潜在的なソリューションとみなされています。
しかし、これらのシステムを広く導入するには大きな技術的障壁に直面します。大量のセンサー、ビデオ、オーディオ データを顕著な遅延なく処理できる通信インフラストラクチャの必要性は、自律ロボットの応答性と運用効率を制限する最大の課題の 1 つです。
ソリューションとしての IOWN オールフォトニクス ネットワーク
こうした課題を解決するため、ネットワンシステムズとNTT西日本は、開発が進む次世代通信技術「IOWN（Innovative Optical and Wireless Network）」の活用に注力してきました。 IOWN APN は、従来のネットワークよりも非常に低い遅延と大幅に高い帯域幅を特徴とする、非常に高性能な接続を提供する能力で際立っています。
IOWN オールフォトニクス ネットワークのアーキテクチャは、すべての段階でのフォトニクスの使用に基づいており、電子回路を光によるデータ伝送に置き換えます。この革新的なアプローチにより、エネルギー消費が大幅に削減され、リアルタイム処理が必要なアプリケーションにとって重要な要素である情報伝送の速度が大幅に高速化されます。
このテクノロジーは、自動運転車、遠隔医療システム、インダストリーズ 4.0 の運用など、通信の速度と信頼性が決定要因となるシナリオで特に有望です。 IOWN は、大規模なデータ ストリームを最小限の遅延で管理できるため、次世代のデジタル インフラストラクチャにとって理想的なプラットフォームとなります。
分散実験の詳細
実証実験は2025年8月25日から11月18日まで、大阪圏の京橋・堂島と福岡の要衝3拠点を結び実施した。この構成により、システムは分散データセンターとして動作し、地理的に分散した環境でネットワークの回復力と効率性をテストできるようになりました。
テスト中、自律型協調ロボティクスは模倣によるモデル学習の成功を実証し、最終的には遠隔推論操作を実行しました。この側面は、ローカルで大規模な再プログラミングを必要とせずにロボットが新しいタスクや環境に適応する必要があるアプリケーションにとって不可欠です。
物理的に離れたコンポーネントであっても、AI およびロボティクス システムを協調的および自律的に操作できる機能は、重要なマイルストーンとなります。この実験では、集中型または分散型の意思決定を伴う、遠隔地での集中的な処理を必要とする複雑なソリューションの導入の実現可能性を検証しました。
これらの結果は、将来の大規模な社会実装への道を開き、新世代の自動化サービスをサポートできるインフラストラクチャ モデルを提供します。企業間のコラボレーションは、技術の進歩と社会の要求に対する革新的なソリューションの探求への取り組みを示しています。
パフォーマンスと遅延の分析
評価された重要な側面の 1 つは、大阪の京橋にある自律型協働ロボットの推論パフォーマンスでした。トレーニングされたモデルは、APN 経由で約 600 キロメートル離れた福岡でローカルに実装され、比較のために模擬インターネット環境に実装されました。高負荷テストでは、反復ごとにカメラからデータセンターに画像を継続的に送信することが含まれ、ローカル構成では 1 秒あたり 18.2 回の推論頻度で 0 ミリ秒という驚異的な遅延を達成しました。対照的に、インターネット接続では 40 ミリ秒の大幅な遅延が発生し、1 秒あたりの推論はわずか 3.5 回であり、動作が不安定でした。ただし、福岡への接続では遅延がわずか 6 ミリ秒、1 秒あたり 8.7 回の推論という堅調なパフォーマンスを示し、従来のインターネット接続に対する APN の優位性が確認され、運用の安定性にとって低遅延の重要性が強調されました。
オールフォトニクスネットワークの重要性
実験で得られた結果の顕著な違いは、データ送信の遅延が AI およびロボット システムの効率と安定性に直接影響することを浮き彫りにしています。 IOWN オールフォトニクス ネットワークは、この遅延を最小限に抑えるのに役立つことが証明されており、遠く離れた場所でも、近くのサイトのパフォーマンスでリモート推論を実行できるようになります。この機能は、スマート工場の運営や自律型交通システムなど、リアルタイムの意思決定が不可欠なシナリオでは非常に重要です。
ライト グリッドは、電気光変換のボトルネックを排除し、伝送を最適化することにより、大容量の低遅延アプリケーションに理想的な環境を作り出します。これにより、処理が高速化されるだけでなく、コンピューティング リソースの分散化への扉が開かれ、分散データ センター間の物理的な距離に関係なく、分散データ センターが統合的かつ効率的に機能できるようになります。
自律型ロボティクスのイノベーションと未来
この実験で実証された進歩は、次世代のリアルタイムロボット制御技術に向けた重要な一歩を表しており、さまざまな用途での機敏性と精度の向上が約束されています。最小限の遅延でロボットをリモート操作できる機能により、自動化の限界が再定義され、新しいシステム アーキテクチャが可能になります。
ネットワンシステムズとNTT西日本の協業は、技術開発にとどまらず、重要分野における労働力不足などの差し迫った社会問題の解決も目指しています。 IOWN によって実現される自動化は、これらの問題に対する持続可能なソリューションを提供し、よりレジリエントな社会に貢献します。
分散型データセンターの可能性
IOWN APN で接続された分散データセンターの有効性を確認し、複数のベンダーのデバイスと相互運用することで、デジタルの未来に向けた柔軟でスケーラブルなインフラストラクチャ モデルを検証します。このアプローチにより、コンピューティング リソースとストレージ リソースを最適化し、ワークロードを効率的に分散できます。
次のステップとビジネスの検証
両社は、今回の実験の良好な結果やその他の関連する市場要因に基づいて、ビジネスモデルの検証と改善を継続すると発表した。 IOWN APN の独自の機能から直接メリットを享受できる、最も有望なアプリケーションを特定して開発することに重点が置かれます。
主な目的は、リアルタイムのロボット制御技術を統合し、さまざまな産業およびサービス分野に広く適用できるようにすることです。その目的は、これらのソリューションが、生産の最適化から公共サービスの向上に至るまで、社会的および経済的課題の解決に大きく貢献することです。
IOWN オールフォトニクス ネットワークは、より回復力が高く、高性能な AI および自動化エコシステムのバックボーンとなることが期待されています。この高度なインフラストラクチャはイノベーションとデジタル変革を推進し、今日ではまだ複雑または実現不可能と考えられている新しいサービスや機能の作成を可能にする可能性があります。
