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

フェルナンドは、2013年にPriceWaterhouseCoopersでのリーダーシップポジションを経て、デジタルグローバルシステムズ（DGS）に入社しました。

フェルナンドは、革新的な投資モデル、先端技術企業への出資、CAPEX軽量構造を使用した新しいパートナーシップ契約、ビジネス価値の戦略的展開など、さまざまな分野で先駆的な役割を果たしてきました。彼は、独自の知的財産ポートフォリオとデータ、分析、人工知能などの新しい技術を活用して、企業のビジネス価値を大幅に高めてきました。

DGSは、無線展開のための次世代ソフトウェアプラットフォームであり、複数の次元でラジオ周波数環境を特徴付けます。

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環境の相互干渉を解消し、スペクトル共有を最適化し、5Gの目標を完全に達成できます。

DGSのRF Awarenessプラットフォームは、衛星オペレーターのスペクトル管理を強化するためにAIをどのように活用していますか?

DGSでは、スペクトル管理をより賢くし、適応性を高めることを目標に、RF Awarenessプラットフォームを開発しました。私たちのAI技術により、衛星オペレーターはリアルタイムでスペクトル使用状況を把握し、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、直接デバイス向けサービスが増えてきている衛星環境では、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、サービス信頼性が最大化されることを保証します。

RF Awarenessで使用されるAI技術は、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どのように活用されていますか?

私たちは、特許取得した機械学習と自律推論技術の組み合わせを使用して、RF環境を分析しています。具体的には、パターン認識と自律機械間推論モデルを使用して、干渉シグネチャを検出し、信号タイプを分類し、ネットワークパラメータを動的に調整することを提案しています。こうすることで、衛星オペレーターはリアルタイムで混雑と干渉に応じることができ、最適なパフォーマンスを確保できます。

衛星通信における信号品質とネットワーク信頼性を向上させるために、AI駆動のパターン認識はどのように機能しますか?

パターン認識は、私たちが衛星通信を強化するための重要な要素です。私たちのプラットフォームは、50以上の信号特性を横断して、繰り返し発生する干渉イベント、信号劣化パターン、その他の異常を特定します。こうしたパターンから学ぶことで、私たちのAIシステムはネットワークを事前に最適化できます。パフォーマンスの問題が発生する前に、パラメータを調整します。これにより、信号品質が向上し、通信の信頼性と可用性も高まります。特に、企業、消費者、そして特に軍事アプリケーションでは、信頼性と可用性が非常に重要です。

AIは、直接デバイス向け（D2D）衛星リンクのためのオンボードコンピューティング効率をどのように最適化していますか?

私たちの特許取得したAI技術により、D2Dリンクを確立して維持するために必要な計算負荷を25%から40%削減できます。これは、AIモデルで使用されるトレーニングセットを最適化し、生の処理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。これにより、電力消費が削減され、熱負荷が軽減され、衛星の寿命が延長されます。私たちのソリューションは、賢いだけでなく、スペースベースのD2Dサービスにもっとも適したものになります。

DGSのAI技術におけるスペクトル管理で、自律機械間推論はどのような役割を果たしていますか?

自律機械間推論は、私たちの技術の基盤です。100以上の特許（320件の発行特許）を取得し、私たちのプラットフォームを常に人間の監視下に置かなくても動作できるようにしました。スペクトル使用状況を解釈し、異常を検出し、干渉を予測し、パフォーマンスを最適化するためのリアルタイムの決定を下すことができます。未来の衛星ネットワークでは、迅速に適応し、高度に動的な条件下で信頼性を維持するために、このような知的自律性が不可欠です。

低地球軌道（LEO）での混雑が増えてきている中で、RF Awarenessはどのようにして衛星通信を断続せずにスケーラブルに保ちますか?

LEOは、数千の衛星と数百万のユーザーが存在する、活気ある環境になっています。私たちのRF Awarenessプラットフォームは、衛星オペレーターがこの環境で繁栄できるように、継続的なRFモニタリング、干渉軽減、動的なスペクトル最適化を提供します。信号パラメータをリアルタイムで微調整し、スペクトル条件について詳細な認識を提供することで、オペレーターはサービスをスケールアップできます。品質や信頼性を損なうことなく、混雑を機会に変えることができます。

AI駆動のスペクトル分析は、軍事アプリケーションでの状況認識と通信をどのように向上させますか?

防衛環境では、通信の信頼性は生命線となることがあります。私たちのAI駆動のスペクトル分析により、軍事オペレーターは、争奪または劣化した環境でも、状況認識を維持できます。電磁スペクトルを継続的に分析し、干渉（潜在的なジャミング試行を含む）を検出することで、実行可能なインテリジェンスを提供し、堅牢性と戦術的優位性を高めます。リアルタイムで脅威を検出、分類、軽減する自律能力は、現代の軍事作戦にとって画期的なものです。

AIが衛星運用にさらに統合される将来、DGSはどのような進歩を予見していますか?

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予見しています。つまり、パフォーマンスを自己最適化し、干渉を自律的に軽減し、サービスを自己プロビジョニングし、規制変更に適応し、衛星と地上ネットワークのハンドオーバーをリアルタイムで調整することです。私たちの技術がこれらの進歩の基盤を提供します。知的で適応性のあるセキュアな衛星ネットワークが、需要に応じてスケールアップし、複数のドメインで効率的に運用されることを可能にします。

AI駆動のRF Awarenessは、LEO衛星と地上の5Gネットワークの統合をどのようにサポートしていますか?

衛星と地上の5Gネットワークのシームレスな統合は、カバレッジを拡大し、真正な世界的な接続性を実現するために不可欠です。私たちのRF Awarenessプラットフォームは、衛星システムが地上ネットワークと共存できるように、スペクトルを動的に管理し、クロスネットワーク干渉を検出して軽減し、ハイブリッド環境の信号特性を最適化します。特に、都市部や高交通量地域でのスペクトル使用が密度が高く変動しやすい場合に重要です。

AI駆動のRFスペクトル管理は、拡大する衛星通信市場でのスペクトル不足に対処するためにどのように役立ちますか?

スペクトルは有限の資源であり、その効率的な使用は私たちの業界が直面する最大の課題の1つです。私たちのAI駆動のプラットフォームは、動的なスペクトル共有、リアルタイム最適化、知的干渉軽減を可能にし、利用可能なスペクトルから最大の価値を抽出します。より多くのユーザー、デバイス、サービスをサポートし、追加の帯域幅を必要とせずに、長期的な成長を維持するための知的管理が鍵となります。

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