6G はテクノロジーにおける最大の投資の 1 つになりますが、何が欠けているのでしょうか?

6G はテクノロジーにおける最大の投資の 1 つになりますが、何が欠けているのでしょうか?

[[389030]]

画像ソース: https://pixabay.com/images/id-4816658/

IDTechEx は、6G 通信が最大の技術投資の 1 つになると予測しています。現在は順調な第一段階にあり、2030年までに広く導入される予定です。

IDTechEx は、6G 通信の最大の用途は人と人の間の通信ではなく、モノとモノの間の通信であると予測しています。使用周波数は再度アップグレードされます。今日の5GはGHzレベルから数十GHzに増加しました。 6G は数百 GHz から始まり、その後 1THz (テラヘルツ) まで拡張される可能性があります。

同局はさらに、2030年までに6Gは5000億台以上の接続機器にサービスを提供できるようになり、リアルタイムのホログラフィック通信と仮想現実の未来を実現できるようになると指摘した。携帯電話を使用しない通信や無線情報エネルギー転送(WIET)も期待できます。そのうち、毎年260億個のパッシブRFIDタグがWIETを使用し、センサーは瞬時に検出できます。6Gでもスマートフォンをワイヤレス充電できます。

簡単に言えば、6Gはまだ開発の初期段階ですが、問題が次々と発生しています。 6G に関して、非現実的すぎる、あるいは間違っていると人々が考えている点をいくつか挙げます。

1. 6G はどこにでも存在するようになります。基本的に、これは起こりません。ほとんどの場合、テラヘルツ周波数はローカルレベルおよび衛星間で使用され、残りは自由空間光学 (FSO) になります。6G 用の光ファイバー接続を敷設するのはコストがかかりすぎるか非現実的だからです。

2. 競争により、数千基の LEO 衛星が配備され、将来的には 60,000 基の衛星が配備される可能性があります。これにより、6G 広域ネットワークのバックホール/フロントホール ネットワークの問題が解決されるでしょうか? 答えは「いいえ」です。将来的には、LEO 衛星は規制、安全性、光害、メンテナンス、遅延などの問題をすべて解決できるわけではありません。しかし、太陽光発電のドローンや無人宇宙船を使用すれば、高度20キロメートルで飛行でき、5~7年も飛行できるため、待機時間やコストが低くなるなど大きな利点があり、さらに重要なのは、メンテナンスが容易で、積載量が大きいことです。

3. 長距離光ファイバーネットワークを介した 6G はモノのインターネットに利益をもたらすが、これも実現する可能性は低い。既存のエネルギー収集機能は、6G WIET が採用されない限り、IoT ノードの 99% に電力を供給するには弱すぎて断続的です。それでも、毎年何百億ものユビキタス 6G IoT デバイスをサポートする必要はありません。

4. 6Gは自動運転車に不可欠ですが、これも間違いです。テスラのアプローチは、インターネット接続がなくても自動運転が動作できるようにすることです。他のメーカーも、インターネットに接続された LiDAR を必要とせずに無人運転操作を実行できます。そのため、通信事業者は6Gロボットカーのアイデアについては沈黙を守っている。車両には接続性が必要ですが、6G はより優れた接続性を提供できますが、それが唯一の方法ではありません。

5. 10THz付近の6G周波数帯域のライセンスを取得すると、6Gのパフォーマンスが向上しますか? これも間違いです。周波数帯域が 1THz を超えると、減衰が深刻なレベルまで上昇し、コンポーネントの開発が非常に困難になります。

6. B5G(Beyond 5G)があれば6Gは必要なくなると考える人は間違っています。いくつかの現在の研究では、6G は測位およびセンシング システムの重要な技術であることが判明しており、6G はまだ開発が必要です。

[注釈] 自由空間光通信 (FSO)

自由空間光通信は、光波を搬送波として使用し、真空中または大気中で無線で情報を伝送する光通信技術であり、電気通信やコンピュータ ネットワークで使用されます。大気光通信、衛星間光通信、衛星地上間光通信に分けられます。 「自由空間」とは、空気、宇宙空間、真空などを意味します。これは、コストが高いなどの理由で物理的な接続が不可能な状況で役立つ光ファイバー ケーブルなどの固体オブジェクトを使用することとは対照的です。

<<:  Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「ヒープ ソート」

>>:  AIに関する哲学的考察 - 認知不変性とAI

ブログ    
ブログ    

推薦する

GitHub CEO: AIアシスタントは同社にとって金のなる木となった

最新のニュースとしては、GitHubのCEOであるThomas Domke氏がメディアとのインタビュ...

中間レビュー: 2021 年注目のデータサイエンスおよび機械学習スタートアップ 10 社

今日の企業は、競争上の優位性を獲得するために、増え続けるデータを活用し、データ サイエンス、人工知能...

分散型AIで製造業を強化

家庭内の新しい仮想アシスタントから、受信トレイから迷惑メールを削除するスパムフィルターまで、人工知能...

2021年の人工知能分野の技術開発の概要

本稿では、海外の人工知能分野の科学技術発展の現状を調査し、その発展動向を判断するために、2021年の...

...

IEEEの論文では、画像強調を実現するための放射状変換を提案している

[[202259]]最近、「少量のデータによるニューラル ネットワークのトレーニング - ドラフト」...

MITはディープラーニングが計算限界に近づいていると警告。ネットユーザー:減速は良いことだ

MIT の調査によると、ディープラーニングは計算能力の限界に近づいているようです。 [[334431...

...

...

...

基本モデル+ロボットの開発軌跡を見通すレビュー

ロボット工学は、特にスマートテクノロジーと組み合わせると、無限の可能性を秘めたテクノロジーです。近年...

より賢い人工知能が人間に取って代わるのはもうすぐなのでしょうか?

人工知能の発展により、機械ははるかに賢くなりました。コンピュータプログラムさえ設定しておけば、多くの...

...

教師あり学習の一般的なアルゴリズムは何ですか?どのように適用されますか?

教師あり学習とは何ですか?教師あり学習は機械学習のサブセットであり、機械学習モデルの入力データにラベ...