デジタル グローバル システムズ (DGS) 会長兼 CEO フェルナンド ムリアス – インタビュー シリーズ

フェルナンドが参加 デジタルグローバルシステム 2013 年にプライスウォーターハウスクーパースから (DGS) に移り、米国とラテンアメリカの両方でいくつかの指導的役職を歴任しました。

フェルナンドは、最先端技術の企業活動のための革新的な投資モデル、CAPEX の少ない構造を使用した斬新なパートナーシップ契約、新しい技術と運用構造を活用したビジネス価値の戦略的ビジョンの最前線に立ってきました。フェルナンドは、その役職において、独自の知的財産ポートフォリオとデータ、分析、人工知能の新たなイノベーションを活用して、企業のビジネス価値を大きく高めてきました。

DGS は、無線周波数環境を複数の次元にわたって特徴付ける、ワイヤレス展開用の次世代ソフトウェア プラットフォームです。

ネットワーク エッジでの可視性により、ネットワーク オペレーターは RF 環境の競合を解消し、スペクトル共有を最適化し、5G の目標を完全に実現できます。

DGS の RF Awareness プラットフォームは、AI を活用して衛星事業者のスペクトル管理をどのように強化するのでしょうか?

DGS では、特に急速に進化する衛星分野において、スペクトルの管理方法にインテリジェンスと適応性をもたらすという 1 つの目標を念頭に置いて RF Awareness プラットフォームを開発しました。当社の AI テクノロジーにより、衛星オペレーターはスペクトルの使用状況をリアルタイムで包括的に把握し、干渉を検出して軽減し、ネットワーク パフォーマンスを動的に最適化できます。特にデバイス直結サービスの増加によりますます混雑する宇宙環境において、当社の AI 搭載プラットフォームは、スペクトルが効率的に使用され、干渉が最小限に抑えられ、サービスの信頼性が最大限に高められることを保証します。

混雑したスペクトル環境での干渉を分析および軽減するために、RF Awareness ではどのような具体的な AI 技術が使用されますか?

当社は、特許取得済みの機械学習と自律推論技術を組み合わせて RF 環境を分析します。具体的には、パターン認識と自律マシン間推論モデルを使用して干渉シグネチャを検出し、信号の種類を分類し、ビームフォーミング、周波数割り当て、電力レベルなどのネットワークパラメータを動的に調整するための推奨事項を作成します。これにより、衛星オペレータは混雑や干渉にリアルタイムで対応し、混雑したスペクトル環境でも最適なパフォーマンスを確保できます。

AI を活用したパターン認識によって、衛星通信における信号品質とネットワークの信頼性がどのように向上するかを説明していただけますか?

パターン認識は、衛星通信を強化する方法の中核をなしています。当社のプラットフォームは、50 を超える信号特性にわたって、繰り返し発生する干渉イベント、信号劣化パターン、その他の異常を識別します。これらのパターンから学習することで、当社の AI システムはネットワークを積極的に最適化し、パフォーマンスの問題が発生する前にパラメータを調整できます。これにより、信号品質が向上するだけでなく、通信の信頼性と可用性も向上します。これは、企業、消費者、特に軍事用途にとって重要です。

AI はどのようにしてオンボードコンピューティングの効率を最適化し、直接デバイス (D2D) 衛星リンクの処理要件を削減するのでしょうか?

弊社の特許取得済み AI 技術は、D2D リンクの確立と維持に必要な計算負荷を 25% ～ 40% 削減します。これは、弊社の AI モデルが使用するトレーニング セットを合理化し、衛星上での生の処理の必要性を最小限に抑える自律推論方法を適用することで実現します。その結果、消費電力が低減し、熱負荷が軽減され、衛星の寿命が長くなります。これにより、弊社のソリューションはよりスマートになるだけでなく、宇宙ベースの D2D サービスにとってより持続可能なものになります。

DGS のスペクトル管理向け AI テクノロジーにおいて、自律的なマシン間推論はどのような役割を果たすのでしょうか?

自律的なマシンツーマシン推論は、当社の技術の要です。この機能をカバーする特許は 100 件以上 (発行済み特許 320 件) あり、当社のプラットフォームは人間による常時監視なしで運用できます。スペクトルの使用状況を解釈し、異常を検出し、干渉を予測し、リアルタイムで判断してパフォーマンスを最適化できます。このようなインテリジェントな自律性は、非常に動的な状況下で迅速に適応し、確実に運用する必要がある将来の衛星ネットワークにとって不可欠です。

低地球軌道 (LEO) の混雑が拡大する中、RF Awareness はどのようにして中断のないスケーラブルな衛星通信を確保するのでしょうか?

LEO は、数千の衛星と数百万のユーザーを抱え、活気に満ちた分野になりつつあります。当社の RF Awareness プラットフォームは、継続的な RF 監視、干渉緩和、動的なスペクトル最適化を実現することで、衛星オペレーターがこの環境で成功できるよう支援します。信号パラメータをリアルタイムで微調整し、スペクトル状態を詳細に認識することで、オペレーターは品質や信頼性を損なうことなくサービスを拡張できます。つまり、当社はオペレーターが混雑をうまく乗り越え、それをチャンスに変えられるよう支援します。

AI 駆動型スペクトル分析は、軍事用途における状況認識と通信をどのように改善するのでしょうか?

防衛環境では、通信の信頼性が生死に関わる問題となることがあります。当社の AI を活用したスペクトル分析により、軍事オペレーターは、競合環境や劣悪な環境でも状況認識を維持できます。当社のプラットフォームは、電磁スペクトルを継続的に分析し、干渉 (妨害の試みの可能性を含む) を検出することで、回復力と戦術的優位性の両方を強化する実用的なインテリジェンスを提供します。脅威をリアルタイムで自律的に検出、分類、軽減する機能は、現代の軍事作戦に革命をもたらします。

AI が衛星運用にますます不可欠なものになるにつれ、DGS は自律型衛星ネットワーク管理の将来的な進歩をどのように予測していますか?

私たちは、衛星ネットワークが人間の介入を最小限に抑えて運用される未来を思い描いています。つまり、パフォーマンスを自動最適化し、干渉を自律的に軽減するだけでなく、サービスを自律的にプロビジョニングし、規制の変更に適応し、衛星から地上へのハンドオフをリアルタイムで調整することを意味します。私たちのテクノロジーは、これらの進歩の基盤を築き、需要に応じて拡張し、複数のドメインにわたって効率的に運用できる、インテリジェントで適応性に優れた安全な衛星ネットワークを実現します。

AI を活用した RF 認識は、LEO 衛星と地上 5G ネットワークの統合をどのようにサポートしますか?

衛星と地上 5G のシームレスな統合は、カバレッジを拡大し、真のグローバル接続を実現するために不可欠です。当社の RF Awareness プラットフォームは、スペクトルを動的に管理し、ネットワーク間の干渉を特定して軽減し、ハイブリッド環境の信号特性を最適化することで、衛星システムが地上ネットワークと共存できるようにします。これは、スペクトルの使用が密集し、非常に変動しやすい都市部やトラフィックの多いエリアでは特に重要です。

AI 駆動型 RF スペクトル管理は、拡大する衛星通信市場におけるスペクトル不足の解決にどのように役立ちますか?

スペクトルは有限のリソースであり、その効率的な使用は業界が直面している最大の課題の 1 つです。当社の AI 駆動型プラットフォームは、動的なスペクトル共有、リアルタイムの最適化、インテリジェントな干渉緩和を可能にすることで、この問題に対処します。これらの機能により、通信事業者は利用可能なスペクトルから最大限の価値を引き出すことができ、追加の帯域幅を必要とせずに、より多くのユーザー、デバイス、サービスをサポートできます。市場が成長し続けるにつれて、このようなインテリジェントな管理が、新しい容量を解放し、長期的な成長を維持するための鍵となります。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。 デジタルグローバルシステム.