idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instance:
Share on: 
11/23/2017 14:26

Slawomir Stanczak, Fraunhofer HHI, einstimmig zum Vorsitzenden einer neuen ITU-Fokusgruppe gewählt

Anne Rommel Pressestelle
Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI

    Bei einem Treffen in Genf rief die ITU-T Study Group 13 des Standardisierungsbereiches der Internationalen Fernmeldeunion (ITU) eine neue Fokusgruppe „Machine Learning for Future Networks including 5G“ (FG-ML5G) ins Leben. Diese beschäftigt sich mit Maschinellem Lernen in 5G, dem Mobilfunknetz der kommenden Generation. Prof. Dr.-Ing. Slawomir Stanczak, Abteilungsleiter Drahtlose Kommunikation und Netze am Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut HHI, wurde zum Vorsitzenden der neuen Fokusgruppe gewählt. Diese wird eine bedeutende Plattform für die Weiterentwicklung von Machine Learning-Ansätzen für die zukünftige Netzgeneration bereitstellen.

    Die vier stellvertretenden Vorsitzenden der Fokusgruppe kommen aus Korea, China, Russland und Nigeria. Das erste Meeting ist für Ende Januar in Genf angesetzt und wird in Form eines Workshops stattfinden.

    Die Bereiche Maschinelles Lernen (ML) und Kommunikationstechnologie gehen fließend ineinander über. Der Aufbau und das Management von Netzen und Kommunikationskomponenten können durch die Kombination mit fortschrittlichen ML-Methoden deutlich verbessert werden. Fest- und Mobilfunknetze generieren eine große Menge an Daten, sowohl auf Ebene der Netzinfrastruktur als auch auf Nutzer- bzw. Kundenebene. Diese Daten enthalten eine Vielzahl nützlicher Infor-mationen, wie z. B. zum Standort, zu Bewegungsprofilen und zum Nutzungsver-halten. Durch den Einsatz von ML kann die Netzleistung und damit die Nutzerzu-friedenheit verbessert werden. Mittels neuer ML-Methoden zur Big-Data-Analyse von Kommunikationsnetzen können auch bei beschränkten Kommunikationsres-sourcen relevante Informationen aus den Daten herausgefiltert werden. Das ge-wonnene Wissen kann anschließend für die Steuerung und das Management au-tonomer Netzwerke sowie für die Bereitstellung von neuen Diensten genutzt wer-den. In Anbetracht der zunehmenden Komplexität von Software Defined Networ-king (SDN), Network Functions Virtualization (NFV) und 5G-Netzwerken sind auch die automatische Netzwerkorchestrierung und -verwaltung mögliche Einsatzberei-che für ML.

    Die Standardisierung von Schnittstellen, Prozessen und Datenformaten spielt im Bereich der Kommunikation eine große Rolle. Schließlich wird so die Verlässlich-keit, Interoperabilität und Modularität eines Systems und seiner Komponenten verbessert. Standardisierte Formate können erforderlich sein, um herauszufinden, wie ML-Algorithmen angelernt, adaptiert, komprimiert und ausgetauscht werden können. Derartige Standards können auch dafür sorgen, dass mehrere ML-Algorithmen fehlerfrei ineinandergreifen und bestimmte Sicherheitsanforderungen beim Schutz persönlicher Daten eingehalten werden. Sollten die modernen ML-Algorithmen, insbesondere im Bereich von „Deep Neural Networks“, sich so weit vereinfachen lassen, dass sie auch mit beschränkter Rechenleistung bzw. Energie eingesetzt werden können, könnten sie zukünftig als Grundlage für die Entwick-lung zahlreicher neuer Informations- und Kommunikationstechnologien (IKTs) die-nen.

    Das Ziel der Fokusgruppe „Machine Learning for Future Networks including 5G“ ist es, eine Analyse des ML für zukünftige Netze durchzuführen. Dabei sollen re-levante Schwachstellen und Probleme der damit verbundenen Standardisierungs-maßnahmen erkannt werden. Diese Analyse umfasst unter anderem eine Über-sicht über die Aktivitäten der Normungsorganisationen und weiterer Interessen-gruppen in diesem Bereich. Auch technische Aspekte sind in die Analyse einzube-ziehen. Dazu zählen Anwendungsfälle, mögliche Anforderungen, Netzarchitektu-ren und weitere. Die Fokusgruppe fungiert zudem als offene Plattform für Exper-ten, sowohl für Mitglieder der Internationalen Fernmeldeunion als auch für exter-ne Experten. Auf diese Weise können Studien zum Thema ML in Verbindung mit kommenden Netzwerkgenerationen wie 5G schnell verbreitet werden. Zu diesem Zweck wird sich die Fokusgruppe in regelmäßigen Abständen zusammenfinden.

    Die Internationale Fernmeldeunion (ITU) ist eine Sonderorganisation der Vereinten Nationen für die Erforschung und Weiterentwicklung von Informations- und Kom-munikationstechnologien. Die ITU basiert seit ihrer Gründung auf der öffentlich-privaten Partnerschaft. Derzeit zählt die ITU 193 Länder und fast 800 wissen-schaftliche Institutionen und Unternehmen des privaten Sektors zu ihren Mitglie-dern. Die ITU hat ihren Hauptsitz in Genf in der Schweiz und ist außerdem mit zwölf weiteren Dienststellen weltweit vertreten.


    More information:

    https://www.hhi.fraunhofer.de/presse-medien/pressemitteilungen.html


    Images

    Criteria of this press release:
    Journalists
    Electrical engineering, Information technology, Social studies
    transregional, national
    Research projects, Transfer of Science or Research
    German


     

    Help

    Search / advanced search of the idw archives
    Combination of search terms

    You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.

    Brackets

    You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).

    Phrases

    Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.

    Selection criteria

    You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).

    If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).