AI)地域の取り組み地域社会を支える皆さまと地域課題の解決や地域経済のさらなる活性化に取り組みます別ウィンドウで開きます。開催・出展する各種セミナー、イベント情報をご紹介します別ウィンドウで開きます。AI)地域の取り組み地域社会を支える皆さまと地域課題の解決や地域経済のさらなる活性化に取り組みます別ウィンドウで開きます。開催・出展する各種セミナー、イベント情報をご紹介します別ウィンドウで開きます。MEC®※1」などエッジコンピューティング環境※2を利用した3D映像リアルタイム配信の実証実験(以下、本実証実験)を行い、屋外などの環境においてもタブレットやスマートフォンで高精細な3D映像を配信することに成功しました。本技術は、3D映像処理アプリにミドルウェアとしてアドオンすることで、普段ご利用しているタブレットやスマートフォンを用いて高精細な3D映像を利用可能にする技術です。エッジコンピューティング環境上の3D映像処理アプリに本技術を適用することで、映像品質を良好に保つ利用環境を実現します。これまで3D映像処理アプリを利用するためには高機能を備えたパソコンが必要とされていましたが、クラウド側で高精度の情報を映像化してその結果をモバイル提供する仕組みが簡易に実現できることで、さまざまな産業分野における3D映像利用を可能にしました。本実証実験は、本技術をクラウドコンピューティング環境とエッジコンピューティング環境に適用し、移動先(産業現場)での利用を想定した5G通信、または施設内での利用を想定した無線LAN・有線LANの通信手段を経由して、タブレットおよびスマートフォン上で3D映像品質や操作に対する応答性能の評価を行いました。その結果、エッジコンピューティング環境において良好な映像品質、短い応答時間を維持する動作結果となり、モバイル端末上で流れるような3D動画映像をスムーズに操作できることを実証しました。利用される高精度3D映像は、デジタルツインという現実空間の再現をするために高精度の点群データ※5などを大量に扱うことから映像処理の負荷が高く、そのため産業現場などではモバイル利用は普及していない状況がありました。前述の高負荷な高精度3D映像をクラウドコンピューティング環境で分散処理するクラウドレンダリング技術はもともと3Dデータを駆使したオンラインゲーム用途で開発されたもので、産業用として利用するには困難なものでした。MEC®と合わせて利用することで、高セキュリティかつ低遅延に品質を落とさず持ち歩き活用できるビジネスが期待できます。セキュリティな利用が可能な「エッジコンピューティング」を組み合わせ、いつでもどこでも安心してご利用できるサービス開発に取り組みます。デジタルツインやメタバースなどを含む多様なアプリケーションを統合したエコシステムを構築し、産業界全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させることをめざしてまいります。Asia)において講演を行います。MEC®」:利用するデバイスにできるだけ近い場所にサーバを配置することで一般のパブリッククラウドよりも通信距離を短縮するとともに、ドコモネットワーク内で通信を行うことで、モバイル通信のリアルタイム性・セキュリティ性を向上させるサービスです。詳細は以下をご確認ください。MEC®」と、オンプレミス環境のエッジサーバ※7です。本技術の性能評価を目的としたデモ映像。疑似空間を歩くロボットを活用し、工場内における歩行経路の安全性をシミュレーションするユースケースを想定しています。詳細な実証実験の結果については、「別紙」をご確認ください。点群データ:3次元空間を直交座標の観測点集合で表現するデータです。ウェアラブル技術の分野に焦点を当てたカンファレンスおよび展示会です。詳細は以下をご確認ください。オンプレミス環境のエッジサーバ:データ処理とストレージを企業や組織の施設内で行うためのインフラストラクチャです。ローカルで事前処理したデータをクラウド送信することで、低遅延、データ主権、セキュリティ強化を実現します。MEC®」は株式会社NTTドコモの登録商標です。MEC®」は株式会社NTTドコモが提供元であり、NTTコミュニケーションズ株式会社が代理人として保有する契約締結権限、および包括的な業務受託にもとづき販売しています。本技術を活用したクラウドコンピューティング環境とエッジコンピューティング環境において、タブレットおよびスマートフォン上における3D映像の操作・応答性能を評価することで、高精度3D映像を安定した品質で提供可能か、を検証しました。大きく2つの利用シーンに分けて実施しました。MEC®」とクラウドコンピューティングに構築したクラウドレンダリング環境へ5Gの無線接続した場合の性能比較(移動先での利用シーンを想定)5G接続試験ではSA基地局(5G専用)、NSA基地局(5G・4G共用)の比較も実施。エッジコンピューティング環境ではほぼ安定したビットレートを保ったのに対して、クラウドコンピューティング環境では局所的にビットレートが低下するシーンが定期的に存在することを確認しました。【測定例:クラウドレンダリングを一定時間実行した際の映像ビットレート】クラウドコンピューティングでビットレートが急低下するシーンでは映像品質の劣化する現象が見られました。クライアント側に配信された映像に以下のような違いがあらわれています。ビットレートの低下した状態では動画の進行遅延は微小な一方で、映像品質は境界線や物体の形状が不鮮明になる影響が発生しています。本実証実験では、目標設定した操作に対する応答時間が0.1sを下回ること、映像品質が一時的に低下しても正常な状態へ1.0s以内で回復することを確認しました。これらの結果から、本技術は高精度3D映像を安定した品質で提供可能であることを実証しました。