遠隔GPUで低遅延AI映像解析、NTTが実証 IOWN APN活用：遠隔ロボ制御で活用期待

NTTドコモ（以下、ドコモ）とNTTは2026年3月2日、両社が研究開発を進める「INC（In-Network Computing）」を活用して、低遅延AI映像解析の実証実験に成功したと発表した。6G時代における、遠隔ロボット制御などでの応用が期待される。

[杉山康介，EE Times Japan]

ネットワーク上で通信とAI推論処理の制御を実行

　NTTドコモ（以下、ドコモ）とNTTは2026年3月2日、両社が研究開発を進める「INC（In-Network Computing）」を活用して、低遅延AI映像解析の実証実験に成功したと発表した。

　INCは、ネットワーク内にGPUなどのリソースを分散配置して、データ通信と同時に計算処理を行う技術コンセプトだ。一般的にAI推論処理を複数のGPUリソースで分散実行する場合、GPU間の通信遅延が推論処理全体に影響することから、地理的に近い場所のGPUを使うことが前提になる。こういったリソース活用の課題解決や、端末側の負荷低減が期待できることから、ドコモとNTTは6G時代のネットワークに必要な要素技術として、INCの研究開発を進めている。

　今回の実証実験では、ネットワーク上に分散配置された遠隔GPUリソースと5Gネットワークを「IOWN APN（アイオン・オールフォトニクスネットワーク）」で接続し、5Gネットワークに接続した端末から送信される映像データのAI解析を行った。

実証実験のシステム構成［クリックで拡大］出所：NTT

　それに当たり、5GネットワークとIOWN APNの接続機能に加えて、AI推論処理の前段に当たる処理をネットワーク上で行い、処理後のデータを遠隔GPUリソースに振り分けて分散転送する仕組みをもたせたネットワーク機能「INCエッジ」を実装。また映像データの転送にはAWS（Amazon Web Services）上に構築した商用5Gコアネットワークの有線制御機能を適用したことで、広帯域かつ低遅延なAI映像解析を実現したという。

　ドコモとNTTは、本実験で得られた通信とAI映像解析の合計処理遅延は、ロボットが人間の周囲で自律動作する場合に想定される要求遅延以内であることを確認したと説明する。6G時代の遠隔ロボット制御に十分な低遅延を実現できる見通しで、AIやロボット向けのデータ転送、処理への応用も期待できるとしている。