WO2025173201A1 - Ａｉｍｌサービスにおけるコンシューマサーバ、リポジトリサーバ、通信方法及び通信システム - Google Patents

Ａｉｍｌサービスにおけるコンシューマサーバ、リポジトリサーバ、通信方法及び通信システム

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WO2025173201A1
WO2025173201A1 PCT/JP2024/005388 JP2024005388W WO2025173201A1 WO 2025173201 A1 WO2025173201 A1 WO 2025173201A1 JP 2024005388 W JP2024005388 W JP 2024005388W WO 2025173201 A1 WO2025173201 A1 WO 2025173201A1
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航平 野▲崎▼
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NTT Docomo Inc
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NTT Docomo Inc
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W88/00—Devices specially adapted for wireless communication networks, e.g. terminals, base stations or access point devices
    • H04W88/18—Service support devices; Network management devices
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W92/00—Interfaces specially adapted for wireless communication networks
    • H04W92/16—Interfaces between hierarchically similar devices
    • H04W92/24—Interfaces between hierarchically similar devices between backbone network devices

Definitions

  • the present invention relates to a consumer server, repository server, communication method, and communication system in an AIML service.
  • 3GPP (registered trademark) is considering providing artificial intelligence (AI (Artificial Intelligence))/machine learning (ML (Machine Learning)) services to support data analysis using AI/ML, as well as the training, transfer, or distribution of AI/ML models by application service providers or third parties.
  • AI Artificial Intelligence
  • ML Machine Learning
  • Non-Patent Document 1 stipulate the procedure by which a model repository consumer stores an AI/ML model in the model repository (AI/ML model information storage procedure) (for example, Non-Patent Document 1).
  • the consumer server in this embodiment includes a transmitter that sends an update request for an AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning) model to a repository server that stores the AI/ML model, and a receiver that receives a response from the repository server based on the update request indicating whether the update of the AI/ML model was successful.
  • AI/ML Artificial Intelligence/Machine Learning
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a communication system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example for explaining federated learning (FL).
  • FIG. 10 is a sequence diagram illustrating an example of a registration procedure for an AI/ML model.
  • FIG. 10 is a sequence diagram showing an example of an update procedure for an AI/ML model in this embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of information elements included in an AI/ML model information update request in this embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of information elements included in an AI/ML model information update response in this embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the functional configuration of a 3GPP network system, an AIML enablement server, and a VAL server according to this embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of a terminal according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of a 3GPP network system, an AIML enablement server, a VAL server, or a terminal according to this embodiment.
  • 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • SS Synchronization signal
  • PSS Primary SS
  • SSS Secondary SS
  • PBCH Physical broadcast channel
  • PRACH Physical random access channel
  • PDCCH Physical Downlink Control Channel
  • PDSCH Physical Downlink Shared Channel
  • PUCCH Physical Uplink Control Channel
  • PUSCH Physical Uplink Shared Channel
  • Fig. 1 is a diagram showing an example of a communication system according to this embodiment.
  • the communication system 1 includes a 3GPP network system 10, a UE 20, an AIML enablement server 30, and one or more VAL servers 40.
  • the UE 20 is an example of a terminal, and may also be referred to as a terminal 20. Although one UE 20 is shown in Fig. 1, this is an example, and multiple UEs 20 may be included.
  • the communications system in this embodiment has an architecture based on SEAL (Service Enabler Architecture Layer) and provides VAL with common functions for comprehensively realizing AI/ML functions.
  • AIML enablement is an application enablement framework that includes AI/ML enabler functions, and may be deployed as an enablement layer server/client such as SEAL and ADAES (Application Data Analytics Enablement Service).
  • the base station transmits synchronization signals and system information to the terminal 20.
  • the synchronization signals are, for example, NR-PSS and NR-SSS.
  • the system information is transmitted, for example, via NR-PBCH and is also called broadcast information.
  • the synchronization signals and system information may also be called SSB (SS/PBCH block).
  • the base station transmits control signals or data to the terminal 20 via DL (Downlink) and receives control signals or data from the terminal 20 via UL (Uplink).
  • Both the base station and the terminal 20 are capable of transmitting and receiving signals by performing beamforming.
  • both the base station and the terminal 20 are capable of applying MIMO (Multiple Input Multiple Output) communication to the DL or UL.
  • MIMO Multiple Input Multiple Output
  • the terminal 20 is a communication device equipped with wireless communication functions, such as a smartphone, mobile phone, tablet, wearable device, or M2M (Machine-to-Machine) communication module. As shown in FIG. 1, the terminal 20 receives control signals or data from a base station over DL and transmits control signals or data to the base station over UL, thereby utilizing various communication services provided by the wireless communication system. The terminal 20 receives various reference signals transmitted from the base station and measures the propagation path quality based on the reception results of the reference signals.
  • the terminal 20 may also be referred to as a UE, and the base station as a gNB.
  • the procedure for initially storing (registering) the AI/ML model in the model repository 10A is shown in Figure 3.
  • the model repository 10A may be referred to as a repository server
  • the model repository consumer 30 may be referred to as a consumer server.
  • step S1 the model repository consumer 30 sends an AI/ML model information storage request to the model repository 10A.
  • the AI/ML model information storage request is a request signal for storing an AI/ML model in the model repository 10A.
  • the AI/ML model information is information that indicates the AI/ML model to be stored in the model repository 10A.
  • the model repository 10A stores the AI/ML model included in the received AI/ML model information storage request.
  • the model repository 10A sends an AI/ML model information storage response to the model repository consumer 30 indicating that the AI/ML model has been stored.
  • FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of the procedure for updating an AI/ML model registered in the model repository 10A in this embodiment. Before the procedure in FIG. 4 is executed, the model repository 10A stores the AI/ML model in advance.
  • step S12 the model repository consumer 30 sends an AIML model information update request to the model repository 10A.
  • the AI/ML model information update request may include information elements such as a requestor identifier indicating a model repository consumer, security credentials, and an AI/ML model profile. Furthermore, the AI/ML model profile may further include analytics ID(s) and model usage requirements. The model usage requirements may include required computing power, etc.
  • the AI/ML model information update request may include some or all of the information elements shown in Figure 5, or may further include other information elements.
  • the names of the information elements shown in Figure 5 are examples, and may be expressed by other names.
  • the model repository 10A may verify security credentials and perform an authentication check based on the AI/ML model information update request.
  • the model repository 10A may, for example, determine whether the model repository consumer 30 is already registered in the model repository 10A. If the authentication is successful, the model repository 10A updates the AI/ML model stored in the model repository 10A based on the information included in the AI/ML model information update request.
  • the processor 1001 reads programs (program code), software modules, data, etc. from at least one of the auxiliary storage device 1003 and the communication device 1004 into the storage device 1002, and executes various processes in accordance with these.
  • the programs used are those that cause a computer to execute at least some of the operations described in the above-mentioned embodiments.
  • the control unit 140 shown in FIG. 7 may be stored in the storage device 1002 and implemented by a control program running on the processor 1001.
  • the control unit 240 of the terminal 20 shown in FIG. 8 may be stored in the storage device 1002 and implemented by a control program running on the processor 1001.
  • the input device 1005 is an input device (e.g., a keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that accepts input from the outside.
  • the output device 1006 is an output device (e.g., a display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated into one device (e.g., a touch panel).
  • Each device such as the processor 1001 and storage device 1002, is connected by a bus 1007 for communicating information.
  • the bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between each device.
  • the electronic control unit 2010 is composed of a microprocessor 2031, memory (ROM, RAM) 2032, and a communication port (IO port) 2033. Signals are input to the electronic control unit 2010 from various sensors 2021 to 2029 provided on the vehicle 2001.
  • the electronic control unit 2010 may also be called an ECU (Electronic Control Unit).
  • Signals from the various sensors 2021-2029 include a current signal from a current sensor 2021 that senses the motor current, a front and rear wheel rotation speed signal obtained by a rotation speed sensor 2022, a front and rear wheel air pressure signal obtained by an air pressure sensor 2023, a vehicle speed signal obtained by a vehicle speed sensor 2024, an acceleration signal obtained by an acceleration sensor 2025, an accelerator pedal depression amount signal obtained by an accelerator pedal sensor 2029, a brake pedal depression amount signal obtained by a brake pedal sensor 2026, a shift lever operation signal obtained by a shift lever sensor 2027, and a detection signal for detecting obstacles, vehicles, pedestrians, etc. obtained by an object detection sensor 2028.
  • the information service unit 2012 is composed of various devices, such as a car navigation system, audio system, speakers, television, and radio, that provide various types of information such as driving information, traffic information, and entertainment information, as well as one or more ECUs that control these devices.
  • the information service unit 2012 uses information obtained from external devices via the communication module 2013, etc., to provide various types of multimedia information and multimedia services to the occupants of the vehicle 2001.
  • the communication module 2013 can communicate with the microprocessor 2031 and components of the vehicle 2001 via the communication port.
  • the communication module 2013 transmits and receives data via the communication port 2033 between the drive unit 2002, steering unit 2003, accelerator pedal 2004, brake pedal 2005, shift lever 2006, front wheels 2007, rear wheels 2008, axle 2009, microprocessor 2031 and memory (ROM, RAM) 2032 in the electronic control unit 2010, and sensors 2021-29, all of which are provided on the vehicle 2001.
  • the communication module 2013 is a communication device that can be controlled by the microprocessor 2031 of the electronic control unit 2010 and can communicate with external devices. For example, it sends and receives various information to and from external devices via wireless communication.
  • the communication module 2013 may be located either inside or outside the electronic control unit 2010.
  • the external device may be, for example, a base station, a mobile station, etc.
  • the notification of information is not limited to the aspects/embodiments described in the present disclosure, and may be performed using other methods.
  • the notification of information may be performed by physical layer signaling (e.g., DCI (Downlink Control Information), UCI (Uplink Control Information)), higher layer signaling (e.g., RRC (Radio Resource Control) signaling, MAC (Medium Access Control) signaling), broadcast information (MIB (Master Information Block), SIB (System Information Block)), other signals, or a combination of these.
  • RRC signaling may be referred to as an RRC message, and may be, for example, an RRC Connection Setup message, an RRC Connection Reconfiguration message, etc.
  • LTE Long Term Evolution
  • LTE-A Long Term Evolution
  • SUPER 3G IMT-Advanced
  • 4G 4th generation mobile communication system
  • 5G 5th generation mobile communication system
  • 6G 6th generation mobile communication system
  • xG xG (x is, for example, an integer or decimal number)
  • FRA Full Radio Access Network
  • the present invention may be applied to at least one of systems using IEEE 802.11 (Wi-Fi (registered trademark)), IEEE 802.16 (WiMAX (registered trademark)), IEEE 802.20 (Ultra-Wideband), Bluetooth (registered trademark), CDMA2000, NR (new Radio Access), NR (new Radio), New radio access (NX), Future generation radio access (FX), W-CDMA (registered trademark), GSM (registered trademark), CDMA2000, UMB (Ultra Mobile Broadband), IEEE 802.11 (Wi-Fi (registere
  • certain operations that are described as being performed by the AIML enablement server 30 may also be performed by the 3GPP network system 10 in some cases.
  • the AIML enablement server 30, and the VAL server 40 it is clear that various operations performed for communication with the terminal 20 may be performed by at least one of the network nodes (such as, but not limited to, an MME or an S-GW). While the above example shows a case where there is one network node, the other network node may be a combination of multiple other network nodes.
  • the information, signals, etc. described in this disclosure may be output from a higher layer (or lower layer) to a lower layer (or higher layer). They may also be input/output via multiple network nodes.
  • Input and output information may be stored in a specific location (for example, memory) or may be managed using a management table. Input and output information may be overwritten, updated, or added to. Output information may be deleted. Input information may be sent to another device.
  • the determination may be made based on a value represented by one bit (0 or 1), a Boolean value (true or false), or a numerical comparison (e.g., comparison with a predetermined value).
  • Software shall be construed broadly to mean instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, software modules, applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, threads of execution, procedures, functions, etc., whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or otherwise.
  • software, instructions, information, etc. may be transmitted and received via a transmission medium.
  • a transmission medium such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, or Digital Subscriber Line (DSL)
  • wired technology such as coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, or Digital Subscriber Line (DSL)
  • wireless technology such as infrared or microwave
  • a channel and a symbol may be a signal (signaling).
  • a signal may be a message.
  • a component carrier CC may be called a carrier frequency, a cell, a frequency carrier, etc.
  • radio resources may be indicated by an index.
  • connection refers to any direct or indirect connection or coupling between two or more elements, and may include the presence of one or more intermediate elements between two elements that are “connected” or “coupled” to each other.
  • the coupling or connection between elements may be physical, logical, or a combination thereof.
  • “connected” may be read as "access.”
  • two elements may be considered to be “connected” or “coupled” to each other using at least one of one or more wires, cables, and printed electrical connections, as well as electromagnetic energy having wavelengths in the radio frequency range, microwave range, and optical (both visible and invisible) range, as some non-limiting and non-exhaustive examples.
  • one slot or one minislot is called a TTI
  • one or more TTIs may be the smallest time unit for scheduling.
  • the number of slots (minislots) that make up the smallest time unit for scheduling may be controlled.
  • a TTI with a time length of 1 ms may be called a regular TTI (TTI in LTE Rel. 8-12), normal TTI, long TTI, regular subframe, normal subframe, long subframe, slot, etc.
  • a TTI shorter than a regular TTI may be called a shortened TTI, short TTI, partial TTI (partial or fractional TTI), shortened subframe, short subframe, minislot, subslot, slot, etc.
  • a long TTI (e.g., a normal TTI, subframe, etc.) may be interpreted as a TTI having a time length of more than 1 ms
  • a short TTI e.g., a shortened TTI, etc.
  • a resource block is a resource allocation unit in the time domain and frequency domain, and may include one or more consecutive subcarriers in the frequency domain.
  • the number of subcarriers included in an RB may be the same regardless of numerology, and may be, for example, 12.
  • the number of subcarriers included in an RB may also be determined based on numerology.
  • the time domain of an RB may include one or more symbols and may be one slot, one minislot, one subframe, or one TTI in length.
  • One TTI, one subframe, etc. may each be composed of one or more resource blocks.
  • At least one of the configured BWPs may be active, and the terminal 20 may not be expected to transmit or receive a specific signal/channel outside the active BWP.
  • BWP bit stream

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

コンシューマサーバは、ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶するリポジトリサーバに対して、前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を送信する送信部と、前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバにより前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を受信する受信部と、を備える。

Description

ＡＩＭＬサービスにおけるコンシューマサーバ、リポジトリサーバ、通信方法及び通信システム
　本発明は、ＡＩＭＬサービスにおけるコンシューマサーバ、リポジトリサーバ、通信方法及び通信システムに関する。
　３ＧＰＰ（登録商標）では、人口知能（ＡＩ（Artificial Intelligence））／機械学習（ＭＬ（Machine Learning））を活用したデータ分析及びアプリケーションサービスプロバイダ又はサードパーティによるＡＩ／ＭＬモデルの訓練、転送又は配布等の支援のため、ＡＩ／ＭＬサービスの提供が検討されている。
　従来の規格では、Model repository consumerがＡＩ／ＭＬモデルをModel repositoryに記憶させる手順（AI/ML model information storage procedure）が規定されている（例えば、非特許文献１）。
3GPP TR 23.700-82 V0.2.0 (2023-11)
　ＡＩ／ＭＬモデルの精度を向上させるため、ＡＩ／ＭＬモデルを、ファインチューニング等による調整や再学習により更新するユースケースがある。しかしながら、従来の規格において、ＡＩ／ＭＬモデルを記憶させる手順は規定されている一方で、ＡＩ／ＭＬモデルを更新させる手順は規定されていない。そのため、ＡＩ／ＭＬモデルに変更が生じたとき、Model repository consumerは、Model repositoryに登録されたＡＩ／ＭＬモデルを適切に更新できないおそれがある。
　本実施形態におけるコンシューマサーバは、ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶するリポジトリサーバに対して、前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を送信する送信部と、前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバにより前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を受信する受信部と、を備える。
　本実施形態によれば、モデルリポジトリに予め記憶されていたＡＩ／ＭＬモデルの更新手順が規定され、モデルリポジトリコンシューマは、この更新手順に従うことにより、モデルリポジトリに記憶されたＡＩ／ＭＬモデルを更新できる。
本実施形態に係る通信システムの一例を示す図である。 連合学習（ＦＬ）を説明するための一例を示す図である。 ＡＩ／ＭＬモデルの登録手順の一例を示すシーケンス図である。 本実施形態におけるＡＩ／ＭＬモデルの更新手順の一例を示すシーケンス図である。 本実施形態におけるＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求に含まれる情報要素の一例を示す図である。 本実施形態におけるＡＩ／ＭＬモデル情報更新応答に含まれる情報要素の一例を示す図である。 本実施形態に係る３ＧＰＰネットワークシステム、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ及びＶＡＬサーバの機能構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る端末の機能構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る３ＧＰＰネットワークシステム、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ、ＶＡＬサーバ又は端末のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る車両の構成の一例を示す図である。
　以下、図面を参照して本実施形態を説明する。なお、以下で説明する一又は複数の実施形態は一例であり、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
　本実施形態の無線通信システムの動作にあたっては、適宜、既存技術が使用されてよい。当該既存技術は、例えば既存のＮＲあるいはＬＴＥであるが、既存のＮＲあるいはＬＴＥに限られない。また、本明細書で使用する用語「ＬＴＥ」は、特に断らない限り、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、及び、ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ以降の方式（例：ＮＲ）を含む広い意味を有するものとする。
　以下で説明する本実施形態では、既存のＬＴＥで使用されているＳＳ（Synchronization signal）、ＰＳＳ（Primary SS）、ＳＳＳ（Secondary SS）、ＰＢＣＨ（Physical broadcast channel）、ＰＲＡＣＨ（Physical random access channel）、ＰＤＣＣＨ（Physical Downlink Control Channel）、ＰＤＳＣＨ（Physical Downlink Shared Channel）、ＰＵＣＣＨ（Physical Uplink Control Channel）、ＰＵＳＣＨ（Physical Uplink Shared Channel）等の用語を使用する。これは記載の便宜上のためであり、これらと同様の信号、機能等が他の名称で呼ばれてもよい。また、ＮＲにおける上述の用語は、ＮＲ－ＳＳ、ＮＲ－ＰＳＳ、ＮＲ－ＳＳＳ、ＮＲ－ＰＢＣＨ、ＮＲ－ＰＲＡＣＨ等に対応する。ただし、ＮＲに使用される信号であっても、必ずしも「ＮＲ－」と明記しない。
　本実施形態において、複信（Duplex）方式は、ＴＤＤ（Time Division Duplex）方式でもよいし、ＦＤＤ（Frequency Division Duplex）方式でもよいし、又はそれ以外（例えば、Flexible Duplex等）の方式でもよい。
　本実施形態において、無線パラメータ等が「設定される（Configure）」とは、所定の値が予め設定（Pre-configure）されることであってもよいし、基地局又は端末から通知される無線パラメータが設定されることであってもよい。
　（システム構成）
　図１は、本実施形態に係る通信システムの一例を示す図である。本実施形態における通信システム１は、図１に示されるように、３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＵＥ２０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ（AIML enablement server）３０及び一又は複数のＶＡＬサーバ（VAL server）４０を含む。ＵＥ２０は、端末の一例であり、ＵＥ２０は、端末２０と表してもよい。図１には、ＵＥ２０が１つ示されているが、これは一例であり、複数のＵＥ２０が含まれてもよい。
　ＵＥ２０は、一又は複数のＶＡＬ（Vertical Application Layer）クライアント（VAL client）２２及びＡＩＭＬイネーブルメントクライアント（AIML enablement client）２１を含む。本実施形態において、ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１を、クライアント又はＡＩＭＬサービスにおけるクライアントと称してもよい。
　ＶＡＬクライアント２２は、ＶＡＬ－ＵＵ参照ポイントを介して、ＶＡＬサーバ４０と通信する。ＶＡＬ－ＵＵは、ユニキャスト配信モード及びマルチキャスト配信モードの両方をサポートする。
　本実施形態における通信システムは、ＳＥＡＬ（Service Enabler Architecture Layer）に基づくアーキテクチャを有し、ＡＩ／ＭＬ機能を包括的に実現するための共通機能をＶＡＬに提供する。ＡＩＭＬイネーブルメントは、ＡＩＭＬイネーブラー（AI/ML enabler）機能を含むアプリケーションイネーブルメントフレームワークであり、ＳＥＡＬ及びＡＤＡＥＳ（Application Data Analytics Enablement Service）のようなイネーブルメントレイヤサーバ／クライアントとして配置されてもよい。
　通信システム１におけるＡＩＭＬイネーブルメントレイヤのエンティティは、ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１とＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０とを含む。ＡＩＭＬイネーブルメントレイヤは、連合学習（ＦＬ）及び分散学習（ＦＬクライアント登録管理やＦＬクライアントの検出及び選択等）及び参照ポイントを含むＡＩＭＬ機能を包括的に有効化するための共通のサービスセットを含む。ＡＩＭＬイネーブルメントサービスは、ＶＡＬに提供される。
　ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０は、ＶＡＬによりサポートされており、ＭＬモデルの管理及び学習を実行する。ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０は、複数のクライアントの管理（例えば、クライアント登録）を行う。ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０は、モデルリポジトリコンシューマ(Model repository consumer)として動作してもよい。モデルリポジトリコンシューマは、例えば、ＡＤＡＥ（Application Data Analytics Enablement）及び／又はＭＴＭＥ（Model Training and Management Enablement）機能を有するＡＩＭＬサーバであってもよい。
　ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１は、アプリケーション側のクライアントであり、ＭＬモデルの学習サポートを行ったり、学習の管理をサポートしたりする。ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１がＭＬモデルの学習及びＭＬモデルを用いた推論を行ってもよい。ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１は、物理サーバ（例えば、機械学習用ワークステーション）又は端末（例えば、スマートフォンのような小型デバイス）であってもよい。
　ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１は、ＡＩＭＬ－ＵＵ参照ポイントを介して、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０と通信する。
　ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１は、ＡＩＭＬ－Ｃ参照ポイントを介して、ＶＡＬクライアント２２に機能を提供する。
　ＶＡＬサーバ４０は、ＡＩＭＬ－Ｓ参照ポイントを介して、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０と通信する。ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０は、３ＧＰＰネットワークシステム１０によって指定されたそれぞれの３ＧＰＰインタフェースを用いて、３ＧＰＰネットワークシステム１０と通信する。
　３ＧＰＰネットワークシステム１０は、基地局及びコアネットワークを含む。基地局は、１つ以上のセルを提供し、端末２０と無線通信を行う通信装置である。無線信号の物理リソースは、時間領域及び周波数領域で定義され、時間領域はＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）シンボル数で定義されてもよいし、周波数領域はサブキャリア数又はリソースブロック数で定義されてもよい。また、時間領域におけるＴＴＩ（Transmission Time Interval）がスロットであってもよいし、ＴＴＩがサブフレームであってもよい。３ＧＰＰネットワークシステム１０は、さらに、モデルリポジトリ(Model repository)として動作するＡＤＲＦ（Analytics Data Repository Function）１０Ａを含んでもよい。
　基地局は、同期信号及びシステム情報を端末２０に送信する。同期信号は、例えば、ＮＲ－ＰＳＳ及びＮＲ－ＳＳＳである。システム情報は、例えば、ＮＲ－ＰＢＣＨにて送信され、報知情報ともいう。同期信号及びシステム情報は、ＳＳＢ（SS/PBCH block）と呼ばれてもよい。図１に示されるように、基地局は、ＤＬ（Downlink）で制御信号又はデータを端末２０に送信し、ＵＬ（Uplink）で制御信号又はデータを端末２０から受信する。基地局及び端末２０はいずれも、ビームフォーミングを行って信号の送受信を行うことが可能である。また、基地局及び端末２０はいずれも、ＭＩＭＯ（Multiple Input Multiple Output）による通信をＤＬ又はＵＬに適用することが可能である。また、基地局及び端末２０はいずれも、ＣＡ（Carrier Aggregation）によるセカンダリセル（SCell:Secondary Cell）及びプライマリセル（PCell:Primary Cell）を介して通信を行ってもよい。さらに、端末２０は、ＤＣ（Dual Connectivity）による基地局のプライマリセル及び他の基地局のプライマリセカンダリセルグループセル（PSCell:Primary SCG Cell）を介して通信を行ってもよい。
　端末２０は、スマートフォン、携帯電話機、タブレット、ウェアラブル端末、Ｍ２Ｍ（Machine-to-Machine）用通信モジュール等の無線通信機能を備えた通信装置である。図１に示されるように、端末２０は、ＤＬで制御信号又はデータを基地局から受信し、ＵＬで制御信号又はデータを基地局に送信することで、無線通信システムにより提供される各種通信サービスを利用する。端末２０は、基地局から送信される各種の参照信号を受信し、当該参照信号の受信結果に基づいて伝搬路品質の測定を実行する。なお、端末２０をＵＥと呼び、基地局をｇＮＢと呼んでもよい。
　図２は、連合学習（ＦＬ）を説明するための一例を示す図である。ＦＬは、複数のマシン（ローカルマシン）が協働して一つの機械学習モデルを作る手法である。図２に示されるように、各ローカルマシンが学習を行い、ローカルモデルを出力し、中央サーバが出力されたローカルモデルを集約し、集約されたローカルモデルをグローバルモデルとして処理する。ＦＬでは、各ローカルマシン内に保持されているデータを用いて学習が行われるため、各ローカルマシンは他のローカルマシンにデータを送る必要がない。ＦＬでは、複数のクライアント（ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１）で学習及び推論が行われるため、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０に対して、各ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント２１の管理が要求される。
　モデルリポジトリ１０ＡにＡＩ／ＭＬモデルが記憶されていないとき、最初にＡＩ／ＭＬモデルを、モデルリポジトリ１０Ａに記憶（登録）させる手順を図３に示す。本実施形態において、モデルリポジトリ１０Ａはリポジトリサーバと称されてもよいし、モデルリポジトリコンシューマ３０はコンシューマサーバと称されてもよい。
　図３に示すように、ステップＳ１において、モデルリポジトリコンシューマ３０が、ＡＩ／ＭＬモデル情報ストレージ要求（AI/ML model information storage request）を、モデルリポジトリ１０Ａに送信する。ＡＩ／ＭＬモデル情報ストレージ要求は、ＡＩ／ＭＬモデルを、モデルリポジトリ１０Ａに記憶させるための要求信号である。ＡＩ／ＭＬモデル情報は、モデルリポジトリ１０Ａに記憶させるＡＩ／ＭＬモデルを示す情報である。
　モデルリポジトリ１０Ａは、受信したＡＩ／ＭＬモデル情報ストレージ要求に含まれるＡＩ／ＭＬモデルを記憶する。ステップ２において、モデルリポジトリ１０Ａは、ＡＩ／ＭＬモデルが記憶されたことを示すＡＩ／ＭＬモデル情報ストレージ応答（AI/ML model information storage response）を、モデルリポジトリコンシューマ３０に送信する。
　このように、従来の規格において、ＡＩ／ＭＬモデルをモデルリポジトリ１０Ａに初めて登録する手順は規定されている一方で、モデルリポジトリ１０Ａに記憶されたＡＩ／ＭＬモデルを更新する手順は規定されていない。ＡＩ／ＭＬモデルの精度を向上させるため、ＡＩ／ＭＬモデルを、ファインチューニング等による調整や再学習により更新するユースケースがあり得る。しかしながら、従来、ＡＩ／ＭＬモデルの更新手順が規定されていないため、適切にＡＩ／ＭＬモデルの更新を実行できないおそれがある。
　本実施形態では、モデルリポジトリ１０Ａに登録されているＡＩ／ＭＬモデルの更新を可能とする手順を明確にする。
　図４は、本実施形態におけるモデルリポジトリ１０Ａに登録されているＡＩ／ＭＬモデルの更新の手順の一例を示すシーケンス図である。図４の手順が実行される前に、モデルリポジトリ１０Ａは、予めＡＩ／ＭＬモデルを記憶している。
　ステップＳ１１において、モデルリポジトリコンシューマ３０は、ＡＩ／ＭＬモデルの更新をトリガするかどうか決定する。モデルリポジトリコンシューマ３０は、ＡＩ／ＭＬモデルの内容の変更を検出したり、ユーザからの操作を受け付けたりした場合、ＡＩ／ＭＬモデルの更新をトリガすると決定してもよい。
　ステップＳ１２において、モデルリポジトリコンシューマ３０は、ＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求（AIML model information update request）を、モデルリポジトリ１０Ａに対して送信する。
　ＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求は、図５に示すように、例えば、モデルリポジトリコンシューマを示すリクエスタ識別子（Requestor identifier）、セキュリティクレデンシャル（security credentials）及びＡＩ／ＭＬモデルプロファイル（AI/ML Model profile）のような情報要素を含んでもよい。さらに、ＡＩ／ＭＬモデルプロファイルは、さらに、分析ＩＤ（analytics ID(s)）及びモデル使用の要件（requirements of using the model）を含んでもよい。モデル使用の要件は、要求される処理能力（required computing power）等を含んでもよい。
　ＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求は、図５に示した情報要素の一部又は全てを含んでもよいし、他の情報要素をさらに含んでもよい。図５に示した情報要素の名称は一例であり、他の名称により表されてもよい。
　図４のステップＳ１３において、モデルリポジトリ１０Ａは、ＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求に基づき、セキュリティクレデンシャルを検証し、認証チェックを実行してもよい。モデルリポジトリ１０Ａは、例えば、モデルリポジトリコンシューマ３０がモデルリポジトリ１０Ａにすでに登録されているかどうかを判断してもよい。モデルリポジトリ１０Ａは、認証が成功した場合、モデルリポジトリ１０Ａに記憶されているＡＩ／ＭＬモデルを、ＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求に含まれる情報に基づき、更新する。
　図４のステップ１４において、モデルリポジトリ１０Ａは、ＡＩ／ＭＬモデル情報更新応答（AIML model information update response）をモデルリポジトリコンシューマ３０に送信する。
　ＡＩ／ＭＬモデル情報更新応答は、図６に示すように、例えば、成功応答（Successful response）、失敗応答（Failure response）及び原因（Cause）を含んでもよい。成功応答は、モデルリポジトリ１０Ａに記憶されていたＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したことを示す。失敗応答は、ＡＩ／ＭＬモデルの更新が失敗したことを示す。原因は、ＡＩ／ＭＬモデルの更新が失敗した原因を示す。
　ＡＩ／ＭＬモデル情報更新応答は、図６に示した情報要素の一部又は全てを含んでもよいし、他の情報要素をさらに含んでもよい。図６に示した情報要素の名称は一例であり、他の名称により表されてもよい。
　本実施形態によれば、モデルリポジトリに予め記憶されていたＡＩ／ＭＬモデルの更新手順が規定され、モデルリポジトリコンシューマは、この更新手順に従うことにより、モデルリポジトリに記憶されたＡＩ／ＭＬモデルの更新を実行させることができる。さらに、本実施形態によれば、ＡＩ／ＭＬモデルの更新に用いられるＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求及びＡＩ／ＭＬモデル情報更新応答に含まれる情報要素が適切に定義される。
　（装置構成）
　次に、これまでに説明した処理及び動作を実行する３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０の機能構成例を説明する。３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０は上述した実施例を実行する機能を含む。ただし、３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０はそれぞれ、実施例のうちのいずれかの提案の機能のみを備えることとしてもよい。
　＜３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０及びＶＡＬサーバ４０＞
　図７は、３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０及びＶＡＬサーバ４０の機能構成の一例を示す図である。図７に示されるように、３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０及びＶＡＬサーバ４０は、送信部１１０と、受信部１２０と、設定部１３０と、制御部１４０とを有する。図７に示される機能構成は一例に過ぎない。本実施形態に係る動作を実行できるのであれば、機能区分及び機能部の名称はどのようなものでもよい。送信部１１０と受信部１２０とを通信部と呼んでもよい。
　送信部１１０は、対向する装置に対して送信する信号を生成し、当該信号を送信する機能を含む。受信部１２０は、対向する装置から送信された各種の信号を受信し、受信した信号から、例えばより上位のレイヤの情報を取得する機能を含む。また、送信部１１０は、端末２０へＮＲ－ＰＳＳ、ＮＲ－ＳＳＳ、ＮＲ－ＰＢＣＨ、ＤＬ／ＵＬ制御信号、ＤＬデータ等を送信する機能を有する。また、送信部１１０は、実施例で説明した設定情報等を送信する。
　設定部１３０は、予め設定される設定情報、及び、端末２０に送信する各種の設定情報を記憶装置に格納し、必要に応じて記憶装置から読み出す。制御部１４０は、例えば、信号送受信に係る制御を含む装置全体の制御等を行う。なお、制御部１４０における信号送信に関する機能部を送信部１１０に含め、制御部１４０における信号受信に関する機能部を受信部１２０に含めてもよい。また、送信部１１０、受信部１２０をそれぞれ送信機、受信機と呼んでもよい。
　＜端末２０＞
　図８は、端末の機能構成の一例を示す図である。図８に示されるように、端末２０は、送信部２１０と、受信部２２０と、設定部２３０と、制御部２４０とを有する。図８に示される機能構成は一例に過ぎない。本実施形態に係る動作を実行できるのであれば、機能区分及び機能部の名称はどのようなものでもよい。送信部２１０と受信部２２０とを通信部と呼んでもよい。
　送信部２１０は、送信データから送信信号を作成し、当該送信信号を無線で送信する。受信部２２０は、各種の信号を無線受信し、受信した物理レイヤの信号からより上位のレイヤの信号を取得する。また、送信部２１０はＨＡＲＱ－ＡＣＫを送信し、受信部２２０は、実施例で説明した設定情報等を受信する。
　設定部２３０は、受信部２２０によりＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０から３ＧＰＰネットワークシステム１０を介して受信した各種の設定情報を記憶装置に格納し、必要に応じて記憶装置から読み出す。また、設定部２３０は、予め設定される設定情報も格納する。制御部２４０は、信号送受信に係る制御を含む端末２０全体の制御等を行う。なお、制御部２４０における信号送信に関する機能部を送信部２１０に含め、制御部２４０における信号受信に関する機能部を受信部２２０に含めてもよい。また、送信部２１０、受信部２２０をそれぞれ送信機、受信機と呼んでもよい。
　本実施の形態の端末又はＡＩＭＬイネーブルメントサーバは、下記の各項に示す端末又はＡＩＭＬイネーブルメントサーバとして構成されてもよい。また、下記の通信方法が実施されてもよい。
　＜本実施形態に関する構成＞
（第１項）
　ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶するリポジトリサーバに対して、前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を送信する送信部と、
　前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバにより前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を受信する受信部と、を備える、コンシューマサーバ。
（第２項）
　前記更新要求は、前記更新要求を送信するコンシューマサーバを識別する情報を含む、第１項に記載のコンシューマサーバ。
（第３項）
　ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶する記憶部と、
　コンシューマサーバから、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を受信する受信部と、
　前記更新要求に基づき、前記記憶部に記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルを更新する制御部と、を備えるリポジトリサーバ。
（第４項）
　前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を、前記コンシューマサーバに送信する送信部をさらに備える、第３項に記載のリポジトリサーバ。
（第５項）
　ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを更新するための通信方法であって、
　リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を、コンシューマサーバから前記リポジトリサーバに送信するステップと、
　前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルを更新するステップと、
　前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を、前記リポジトリサーバから前記コンシューマサーバに送信するステップと、を備える通信方法。
（第６項）
　リポジトリサーバとコンシューマサーバとを備える通信システムであって、
　前記リポジトリサーバは、ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶し、
　前記コンシューマサーバは、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を、前記リポジトリサーバに送信し、
　前記リポジトリサーバは、
　　前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルを更新し、
　前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を、前記コンシューマサーバに送信する、通信システム。
　上記構成のいずれによっても、モデルリポジトリに予め記憶されていたＡＩ／ＭＬモデルの更新手順が規定され、モデルリポジトリコンシューマは、この更新手順に従うことにより、モデルリポジトリに記憶されたＡＩ／ＭＬモデルを更新できる。
　さらに、第１項及び第２項によれば、ＡＩ／ＭＬモデルの更新に用いられるＡＩ／ＭＬモデル情報更新要求及びＡＩ／ＭＬモデル情報更新応答に含まれる情報要素が適切に定義される。
　（ハードウェア構成）
　上記実施形態の説明に用いたブロック図（図７及び図８）は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
　機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。例えば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting　unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
　例えば、本開示の一実施の形態における３ＧＰＰネットワークシステム、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ、端末等は、本開示の無線通信方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図９は、本開示の一実施の形態に係る３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０は、物理的には、プロセッサ１００１、記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
　なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニット等に読み替えることができる。３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
　３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０における各機能は、プロセッサ１００１、記憶装置１００２等のハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、記憶装置１００２及び補助記憶装置１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
　プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインタフェース、制御装置、演算装置、レジスタ等を含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）で構成されてもよい。例えば、上述の制御部１４０、制御部２４０等は、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
　また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール又はデータ等を、補助記憶装置１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方から記憶装置１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、図７に示した制御部１４０は、記憶装置１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。また、例えば、図８に示した端末２０の制御部２４０は、記憶装置１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。
　記憶装置１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯM）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の少なくとも１つによって構成されてもよい。記憶装置１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）等と呼ばれてもよい。記憶装置１００２は、本開示の一実施の形態に係る通信方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール等を保存することができる。
　補助記憶装置１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯM）等の光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリ（例えば、カード、スティック、キードライブ）、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ等の少なくとも１つによって構成されてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、記憶装置１００２及び補助記憶装置１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
　通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置１００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency　Division　Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time　Division　Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インタフェース等は、通信装置１００４によって実現されてもよい。送受信部は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。
　入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサ等）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカ、LEDランプ等）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
　プロセッサ１００１及び記憶装置１００２等の各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
　３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
　図１０に車両２００１の構成例を示す。図１０に示すように、車両２００１は駆動部２００２、操舵部２００３、アクセルペダル２００４、ブレーキペダル２００５、シフトレバー２００６、前輪２００７、後輪２００８、車軸２００９、電子制御部２０１０、各種センサ２０２１～２０２９、情報サービス部２０１２と通信モジュール２０１３を備える。本開示において説明した各態様／実施形態は、車両２００１に搭載される通信装置に適用されてもよく、例えば、通信モジュール２０１３に適用されてもよい。
　駆動部２００２は例えば、エンジン、モータ、エンジンとモータのハイブリッドで構成される。操舵部２００３は、少なくともステアリングホイール（ハンドルとも呼ぶ）を含み、ユーザによって操作されるステアリングホイールの操作に基づいて前輪及び後輪の少なくとも一方を操舵するように構成される。
　電子制御部２０１０は、マイクロプロセッサ２０３１、メモリ（ＲＯM、RAM）２０３２、通信ポート（ＩＯポート）２０３３で構成される。電子制御部２０１０には、車両２００１に備えられた各種センサ２０２１～２０２９からの信号が入力される。電子制御部２０１０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）と呼んでも良い。
　各種センサ２０２１～２０２９からの信号としては、モータの電流をセンシングする電流センサ２０２１からの電流信号、回転数センサ２０２２によって取得された前輪や後輪の回転数信号、空気圧センサ２０２３によって取得された前輪や後輪の空気圧信号、車速センサ２０２４によって取得された車速信号、加速度センサ２０２５によって取得された加速度信号、アクセルペダルセンサ２０２９によって取得されたアクセルペダルの踏み込み量信号、ブレーキペダルセンサ２０２６によって取得されたブレーキペダルの踏み込み量信号、シフトレバーセンサ２０２７によって取得されたシフトレバーの操作信号、物体検知センサ２０２８によって取得された障害物、車両、歩行者等を検出するための検出信号等がある。
　情報サービス部２０１２は、カーナビゲーションシステム、オーディオシステム、スピーカ、テレビ、ラジオといった、運転情報、交通情報、エンターテイメント情報等の各種情報を提供するための各種機器と、これらの機器を制御する１つ以上のＥＣＵとから構成される。情報サービス部２０１２は、外部装置から通信モジュール２０１３等を介して取得した情報を利用して、車両２００１の乗員に各種マルチメディア情報及びマルチメディアサービスを提供する。
　運転支援システム部２０３０は、ミリ波レーダ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）、カメラ、測位ロケータ（例えば、ＧＮＳＳ等）、地図情報（例えば、高精細（ＨＤ）マップ、自動運転車（ＡＶ）マップ等）、ジャイロシステム（例えば、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）、ＩＮＳ（Inertial Navigation System）等）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ、ＡＩプロセッサといった、事故を未然に防止したりドライバの運転負荷を軽減したりするための機能を提供するための各種機器と、これらの機器を制御する１つ以上のＥＣＵとから構成される。また、運転支援システム部２０３０は、通信モジュール２０１３を介して各種情報を送受信し、運転支援機能又は自動運転機能を実現する。
　通信モジュール２０１３は通信ポートを介して、マイクロプロセッサ２０３１および車両２００１の構成要素と通信することができる。例えば、通信モジュール２０１３は通信ポート２０３３を介して、車両２００１に備えられた駆動部２００２、操舵部２００３、アクセルペダル２００４、ブレーキペダル２００５、シフトレバー２００６、前輪２００７、後輪２００８、車軸２００９、電子制御部２０１０内のマイクロプロセッサ２０３１及びメモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ）２０３２、センサ２０２１～２９との間でデータを送受信する。
　通信モジュール２０１３は、電子制御部２０１０のマイクロプロセッサ２０３１によって制御可能であり、外部装置と通信を行うことが可能な通信デバイスである。例えば、外部装置との間で無線通信を介して各種情報の送受信を行う。通信モジュール２０１３は、電子制御部２０１０の内部と外部のどちらにあってもよい。外部装置は、例えば、基地局、移動局等であってもよい。
　通信モジュール２０１３は、電子制御部２０１０に入力された電流センサからの電流信号を、無線通信を介して外部装置へ送信する。また、通信モジュール２０１３は、電子制御部２０１０に入力された、回転数センサ２０２２によって取得された前輪や後輪の回転数信号、空気圧センサ２０２３によって取得された前輪や後輪の空気圧信号、車速センサ２０２４によって取得された車速信号、加速度センサ２０２５によって取得された加速度信号、アクセルペダルセンサ２０２９によって取得されたアクセルペダルの踏み込み量信号、ブレーキペダルセンサ２０２６によって取得されたブレーキペダルの踏み込み量信号、シフトレバーセンサ２０２７によって取得されたシフトレバーの操作信号、物体検知センサ２０２８によって取得された障害物、車両、歩行者等を検出するための検出信号等についても無線通信を介して外部装置へ送信する。
　通信モジュール２０１３は、外部装置から送信されてきた種々の情報（交通情報、信号情報、車間情報等）を受信し、車両２００１に備えられた情報サービス部２０１２へ表示する。また、通信モジュール２０１３は、外部装置から受信した種々の情報をマイクロプロセッサ２０３１によって利用可能なメモリ２０３２へ記憶する。メモリ２０３２に記憶された情報に基づいて、マイクロプロセッサ２０３１が車両２００１に備えられた駆動部２００２、操舵部２００３、アクセルペダル２００４、ブレーキペダル２００５、シフトレバー２００６、前輪２００７、後輪２００８、車軸２００９、センサ２０２１～２０２９等の制御を行ってもよい。
　（実施形態の補足）
　以上、本実施形態を説明してきたが、開示される発明はそのような実施形態に限定されず、当業者は様々な変形例、修正例、代替例、置換例等を理解するであろう。発明の理解を促すため具体的な数値例を用いて説明がなされたが、特に断りのない限り、それらの数値は単なる一例に過ぎず適切な如何なる値が使用されてもよい。上記の説明における項目の区分けは本発明に本質的ではなく、２以上の項目に記載された事項が必要に応じて組み合わせて使用されてよいし、ある項目に記載された事項が、別の項目に記載された事項に（矛盾しない限り）適用されてよい。機能ブロック図における機能部又は処理部の境界は必ずしも物理的な部品の境界に対応するとは限らない。複数の機能部の動作が物理的には１つの部品で行われてもよいし、あるいは１つの機能部の動作が物理的には複数の部品により行われてもよい。実施の形態で述べた処理手順については、矛盾の無い限り処理の順序を入れ替えてもよい。処理説明の便宜上、３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０及び端末２０は機能的なブロック図を用いて説明されたが、そのような装置はハードウェアで、ソフトウェアで又はそれらの組み合わせで実現されてもよい。本実施形態に従って３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０及びＶＡＬサーバ４０が有するプロセッサにより動作するソフトウェア及び本実施形態に従って端末２０が有するプロセッサにより動作するソフトウェアはそれぞれ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク（ＨＤＤ）、リムーバブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、データベース、サーバその他の適切な如何なる記憶媒体に保存されてもよい。
　また、情報の通知は、本開示で説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink Control Information）、ＵＣＩ（Uplink Control Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio Resource Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium Access Control）シグナリング）、報知情報（ＭＩＢ（Master Information Block）、ＳＩＢ（System Information Block））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC Connection Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC Connection Reconfiguration）メッセージ等であってもよい。
　本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long　Term　Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ　３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th　generation　mobile　communication　system）、５Ｇ（5th　generation　mobile　communication　system）、6th　generation　mobile　communication　system（６Ｇ）、xth　generation　mobile　communication　system（ｘＧ）（ｘＧ（ｘは、例えば整数、小数））、ＦＲＡ（Future　Radio　Access）、ＮＲ（new　Radio）、New　radio　access（ＮＸ）、Future　generation　radio　access（ＦＸ）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra　Mobile　Broadband）、ＩＥＥＥ　８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ　８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ　８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張、修正、作成、規定された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ－Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
　本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャート等は、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
　本明細書において、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０によって行われるとした特定動作は、場合によっては３ＧＰＰネットワークシステム１０によって行われることもある。３ＧＰＰネットワークシステム１０、ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ３０、ＶＡＬサーバ４０を有する１つ又は複数のネットワークノード（network nodes）からなるネットワークにおいて、端末２０との通信のために行われる様々な動作は、ネットワークノード（例えば、ＭＭＥ又はＳ－ＧＷ等が考えられるが、これらに限られない）の少なくとも１つによって行われ得ることは明らかである。上記においてネットワークノードが１つである場合を例示したが、他のネットワークノードは、複数の他のネットワークノードの組み合わせであってもよい。
　本開示において説明した情報又は信号等は、上位レイヤ（又は下位レイヤ）から下位レイヤ（又は上位レイヤ）へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。
　入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
　本開示における判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
　ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
　また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital　Subscriber　Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
　本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
　なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号（シグナリング）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ：Component Carrier）は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。
　本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
　また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
　上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
　本開示においては、「基地局（ＢＳ：Base Station）」、「無線基地局」、「基地局」、「固定局（fixed　station）」、「ＮｏｄｅＢ」、「ｅＮｏｄｅＢ（ｅＮＢ）」、「ｇＮｏｄｅＢ（ｇＮＢ）」、「アクセスポイント（access　point）」、「送信ポイント（transmission point）」、「受信ポイント（reception　point）」、「送受信ポイント（transmission/reception point）」、「セル」、「セクタ」、「セルグループ」、「キャリア」、「コンポーネントキャリア」などの用語は、互換的に使用され得る。基地局は、マクロセル、スモールセル、フェムトセル、ピコセルなどの用語で呼ばれる場合もある。
　基地局は、１つ又は複数（例えば、３つ）のセルを収容することができる。基地局が複数のセルを収容する場合、基地局のカバレッジエリア全体は複数のより小さいエリアに区分でき、各々のより小さいエリアは、基地局サブシステム（例えば、屋内用の小型基地局（ＲＲＨ：Ｒｅｍｏｔｅ　Ｒａｄｉｏ　Ｈｅａｄ））によって通信サービスを提供することもできる。「セル」又は「セクタ」という用語は、このカバレッジにおいて通信サービスを行う基地局及び基地局サブシステムの少なくとも一方のカバレッジエリアの一部又は全体を指す。
　本開示においては、「移動局（ＭＳ：Mobile Station）」、「ユーザ端末（User Terminal）」、「ユーザ装置（ＵＥ：User Equipment）」、「端末」などの用語は、互換的に使用され得る。
　移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
　基地局及び移動局の少なくとも一方は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、移動体に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。当該移動体は、乗り物（例えば、車、飛行機など）であってもよいし、無人で動く移動体（例えば、ドローン、自動運転車など）であってもよいし、ロボット（有人型又は無人型）であってもよい。なお、基地局及び移動局の少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、基地局及び移動局の少なくとも一方は、センサなどのＩｏＴ（Internet of Things）機器であってもよい。
　例えば、上りチャネル、下りチャネルなどは、サイドチャネルで読み替えられてもよい。
　同様に、本開示におけるユーザ端末は、基地局で読み替えてもよい。この場合、上述のユーザ端末が有する機能を基地局が有する構成としてもよい。
　本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking　up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
　「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
　参照信号は、ＲＳ（Reference　Signal）と略称することもでき、適用される標準によってパイロット（Pilot）と呼ばれてもよい。
　本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
　本開示において使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
　上記の各装置の構成における「手段」を、「部」、「回路」、「デバイス」等に置き換えてもよい。
　本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
　無線フレームは時間領域において１つ又は複数のフレームによって構成されてもよい。時間領域において１つ又は複数の各フレームはサブフレームと呼ばれてもよい。サブフレームは更に時間領域において１つ又は複数のスロットによって構成されてもよい。サブフレームは、ニューメロロジ（numerology）に依存しない固定の時間長（例えば、１ｍｓ）であってもよい。
　ニューメロロジは、ある信号又はチャネルの送信及び受信の少なくとも一方に適用される通信パラメータであってもよい。ニューメロロジは、例えば、サブキャリア間隔（ＳＣＳ：SubCarrier　Spacing）、帯域幅、シンボル長、サイクリックプレフィックス長、送信時間間隔（ＴＴＩ：Transmission　Time　Interval）、ＴＴＩあたりのシンボル数、無線フレーム構成、送受信機が周波数領域において行う特定のフィルタリング処理、送受信機が時間領域において行う特定のウィンドウイング処理などの少なくとも１つを示してもよい。
　スロットは、時間領域において１つ又は複数のシンボル（ＯＦＤＭ（Orthogonal　Frequency　Division　Multiplexing）シンボル、ＳＣ-ＦＤＭＡ（Single　Carrier　Frequency　Division　Multiple　Access）シンボル等）で構成されてもよい。スロットは、ニューメロロジに基づく時間単位であってもよい。
　スロットは、複数のミニスロットを含んでもよい。各ミニスロットは、時間領域において１つ又は複数のシンボルによって構成されてもよい。また、ミニスロットは、サブスロットと呼ばれてもよい。ミニスロットは、スロットよりも少ない数のシンボルによって構成されてもよい。ミニスロットより大きい時間単位で送信されるＰＤＳＣＨ（又はＰＵＳＣＨ）は、ＰＤＳＣＨ（又はＰＵＳＣＨ）マッピングタイプＡと呼ばれてもよい。ミニスロットを用いて送信されるＰＤＳＣＨ（又はＰＵＳＣＨ）は、ＰＤＳＣＨ（又はＰＵＳＣＨ）マッピングタイプＢと呼ばれてもよい。
　無線フレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット及びシンボルは、いずれも信号を伝送する際の時間単位を表す。無線フレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット及びシンボルは、それぞれに対応する別の呼称が用いられてもよい。
　例えば、１サブフレームは送信時間間隔（ＴＴＩ：Transmission　Time　Interval）と呼ばれてもよいし、複数の連続したサブフレームがＴＴＩと呼ばれてよいし、１スロット又は１ミニスロットがＴＴＩと呼ばれてもよい。つまり、サブフレーム及びＴＴＩの少なくとも一方は、既存のＬＴＥにおけるサブフレーム（１ｍｓ）であってもよいし、１ｍｓより短い期間（例えば、１－１３シンボル）であってもよいし、１ｍｓより長い期間であってもよい。なお、ＴＴＩを表す単位は、サブフレームではなくスロット、ミニスロットなどと呼ばれてもよい。
　ここで、ＴＴＩは、例えば、無線通信におけるスケジューリングの最小時間単位のことをいう。例えば、ＬＴＥシステムでは、基地局が各端末２０に対して、無線リソース（各端末２０において使用することが可能な周波数帯域幅、送信電力など）を、ＴＴＩ単位で割り当てるスケジューリングを行う。なお、ＴＴＩの定義はこれに限られない。
　ＴＴＩは、チャネル符号化されたデータパケット（トランスポートブロック）、コードブロック、コードワードなどの送信時間単位であってもよいし、スケジューリング、リンクアダプテーションなどの処理単位となってもよい。なお、ＴＴＩが与えられたとき、実際にトランスポートブロック、コードブロック、コードワードなどがマッピングされる時間区間（例えば、シンボル数）は、当該ＴＴＩよりも短くてもよい。
　なお、１スロット又は１ミニスロットがＴＴＩと呼ばれる場合、１以上のＴＴＩ（すなわち、１以上のスロット又は１以上のミニスロット）が、スケジューリングの最小時間単位となってもよい。また、当該スケジューリングの最小時間単位を構成するスロット数（ミニスロット数）は制御されてもよい。
　１ｍｓの時間長を有するＴＴＩは、通常ＴＴＩ（ＬＴＥ　Ｒｅｌ．８－１２におけるＴＴＩ）、ノーマルＴＴＩ、ロングＴＴＩ、通常サブフレーム、ノーマルサブフレーム、ロングサブフレーム、スロットなどと呼ばれてもよい。通常ＴＴＩより短いＴＴＩは、短縮ＴＴＩ、ショートＴＴＩ、部分ＴＴＩ（partial又はfractional　TTI）、短縮サブフレーム、ショートサブフレーム、ミニスロット、サブスロット、スロットなどと呼ばれてもよい。
　なお、ロングＴＴＩ（例えば、通常ＴＴＩ、サブフレームなど）は、１ｍｓを超える時間長を有するＴＴＩで読み替えてもよいし、ショートＴＴＩ（例えば、短縮ＴＴＩなど）は、ロングＴＴＩのＴＴＩ長未満かつ１ｍｓ以上のＴＴＩ長を有するＴＴＩで読み替えてもよい。
　リソースブロック（ＲＢ）は、時間領域及び周波数領域のリソース割当単位であり、周波数領域において、１つ又は複数個の連続した副搬送波（subcarrier）を含んでもよい。ＲＢに含まれるサブキャリアの数は、ニューメロロジに関わらず同じであってもよく、例えば１２であってもよい。ＲＢに含まれるサブキャリアの数は、ニューメロロジに基づいて決定されてもよい。
　また、ＲＢの時間領域は、１つ又は複数個のシンボルを含んでもよく、１スロット、１ミニスロット、１サブフレーム、又は１ＴＴＩの長さであってもよい。１ＴＴＩ、１サブフレームなどは、それぞれ１つ又は複数のリソースブロックで構成されてもよい。
　なお、１つ又は複数のＲＢは、物理リソースブロック（ＰＲＢ：Physical　RB）、サブキャリアグループ（ＳＣＧ：Sub-Carrier　Group）、リソースエレメントグループ（ＲＥＧ：Resource　Element　Group）、ＰＲＢペア、ＲＢペアなどと呼ばれてもよい。
　また、リソースブロックは、１つ又は複数のリソースエレメント（ＲＥ：Resource　Element）によって構成されてもよい。例えば、１ＲＥは、１サブキャリア及び１シンボルの無線リソース領域であってもよい。
　帯域幅部分（ＢＷＰ：Bandwidth　Part）（部分帯域幅などと呼ばれてもよい）は、あるキャリアにおいて、あるニューメロロジ用の連続する共通ＲＢ（common　resource　blocks）のサブセットのことを表してもよい。ここで、共通ＲＢは、当該キャリアの共通参照ポイントを基準としたＲＢのインデックスによって特定されてもよい。ＰＲＢは、あるＢＷＰで定義され、当該ＢＷＰ内で番号付けされてもよい。
　ＢＷＰには、ＵＬ用のＢＷＰ（ＵＬ　ＢＷＰ）と、ＤＬ用のＢＷＰ（ＤＬ　ＢＷＰ）とが含まれてもよい。端末２０に対して、１キャリア内に１つ又は複数のＢＷＰが設定されてもよい。
　設定されたＢＷＰの少なくとも１つがアクティブであってもよく、端末２０は、アクティブなＢＷＰの外で所定の信号／チャネルを送受信することを想定しなくてもよい。なお、本開示における「セル」、「キャリア」などは、「ＢＷＰ」で読み替えられてもよい。
　上述した無線フレーム、サブフレーム、スロット、ミニスロット及びシンボルなどの構造は例示に過ぎない。例えば、無線フレームに含まれるサブフレームの数、サブフレーム又は無線フレームあたりのスロットの数、スロット内に含まれるミニスロットの数、スロット又はミニスロットに含まれるシンボル及びＲＢの数、ＲＢに含まれるサブキャリアの数、並びにＴＴＩ内のシンボル数、シンボル長、サイクリックプレフィックス（ＣＰ：Cyclic　Prefix）長などの構成は、様々に変更することができる。
　本開示において、例えば、英語でのa,　an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
　本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
　本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いられてもよいし、組み合わせて用いられてもよいし、実行に伴って切り替えて用いられてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
　以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
１０　　　　３ＧＰＰネットワークシステム
１１０　　　送信部
１２０　　　受信部
１３０　　　設定部
１４０　　　制御部
２０　　　　端末
２１　　　　ＡＩＭＬイネーブルメントクライアント
２２　　　　ＶＡＬクライアント
２１０　　　送信部
２２０　　　受信部
２３０　　　設定部
２４０　　　制御部
３０　　　　ＡＩＭＬイネーブルメントサーバ
４０　　　　ＶＡＬサーバ
１００１　　プロセッサ
１００２　　記憶装置
１００３　　補助記憶装置
１００４　　通信装置
１００５　　入力装置
１００６　　出力装置
２００１　　車両
２００２　　駆動部
２００３　　操舵部
２００４　　アクセルペダル
２００５　　ブレーキペダル
２００６　　シフトレバー
２００７　　前輪
２００８　　後輪
２００９　　車軸
２０１０　　電子制御部
２０１２　　情報サービス部
２０１３　　通信モジュール
２０２１　　電流センサ
２０２２　　回転数センサ
２０２３　　空気圧センサ
２０２４　　車速センサ
２０２５　　加速度センサ
２０２６　　ブレーキペダルセンサ
２０２７　　シフトレバーセンサ
２０２８　　物体検出センサ
２０２９　　アクセルペダルセンサ
２０３０　　運転支援システム部
２０３１　　マイクロプロセッサ
２０３２　　メモリ（ＲＯＭ，ＲＡＭ）
２０３３　　通信ポート（ＩＯポート）

Claims (6)

  1. 　ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶するリポジトリサーバに対して、前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を送信する送信部と、
    　前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバにより前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を受信する受信部と、を備える、コンシューマサーバ。
  2. 　前記更新要求は、前記更新要求を送信するコンシューマサーバを識別する情報を含む、請求項１に記載のコンシューマサーバ。
  3. 　ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶する記憶部と、
    　コンシューマサーバから、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を受信する受信部と、
    　前記更新要求に基づき、前記記憶部に記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルを更新する制御部と、を備えるリポジトリサーバ。
  4. 　前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を、前記コンシューマサーバに送信する送信部をさらに備える、請求項３に記載のリポジトリサーバ。
  5. 　ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを更新するための通信方法であって、
    　リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を、コンシューマサーバから前記リポジトリサーバに送信するステップと、
    　前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルを更新するステップと、
    　前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を、前記リポジトリサーバから前記コンシューマサーバに送信するステップと、を備える通信方法。
  6. 　リポジトリサーバとコンシューマサーバとを備える通信システムであって、
    　前記リポジトリサーバは、ＡＩ／ＭＬ（Artificial Intelligence/Machine Learning）モデルを記憶し、
    　前記コンシューマサーバは、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新要求を、前記リポジトリサーバに送信し、
    　前記リポジトリサーバは、
    　　前記更新要求に基づき、前記リポジトリサーバに記憶された前記ＡＩ／ＭＬモデルを更新し、
    　前記ＡＩ／ＭＬモデルの更新が成功したかどうかを示す応答を、前記コンシューマサーバに送信する、通信システム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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MEGHASHREE D KEDALAGUDDE, INTEL, ETRI: "Correction to Nadrf_MLModelManagement_StorageRequest service operation", 3GPP DRAFT; S2-2313647; TYPE CR; CR 0988; ENA_PH3, 3RD GENERATION PARTNERSHIP PROJECT (3GPP), MOBILE COMPETENCE CENTRE ; 650, ROUTE DES LUCIOLES ; F-06921 SOPHIA-ANTIPOLIS CEDEX ; FRANCE, vol. SA WG2, no. Chicago, US; 20231113 - 20231117, 20 November 2023 (2023-11-20), Mobile Competence Centre ; 650, route des Lucioles ; F-06921 Sophia-Antipolis Cedex ; France, XP052549607 *

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