欧州 ETSI ホワイトペーパー：認知マネジメントによるオペレーターの体験の理解

こんにちは、丸山満彦です。

European Telecommunications Standards Institute; ETSI（欧州電気通信標準化機構）[wikipedia]がAIに関するホワイトペーパーを公開していますね。。。

認知プロセスの多面的な検討等を行っているようですね。。。

● European Telecommunications Standards Institute; ETSI

・2023.01.09 NEW ETSI WHITE PAPER: A NOVEL COGNITIVE NETWORK FOR AI-DRIVEN AUTOMATION

NEW ETSI WHITE PAPER: A NOVEL COGNITIVE NETWORK FOR AI-DRIVEN AUTOMATION	新しいETSIホワイトペーパー：AI駆動自動化のための新しい認知ネットワーク
The ETSI group on Experiential Networked Intelligence (ISG ENI) has just published a White Paper describing the design of a novel cognitive network. This White Paper explains how the ETSI ENI novel system architecture (based on ETSI GS ENI-005) intelligently manages, predicts, adjusts and optimises network behaviour using cognition management, thereby enhancing the operator experience.	ETSI Experiential Networked Intelligenceグループ（ISG ENI）は、新しい認知ネットワークの設計を説明するホワイトペーパーを発表した。このホワイトペーパーでは、ETSI ENIの新しいシステムアーキテクチャ（ETSI GS ENI-005に基づく）が、認知マネジメントを用いてネットワーク動作をインテリジェントに管理、予測、調整、最適化し、それによってオペレータの体験を向上させる方法を解説している。
“As technology becomes increasingly complex, managing telecommunication infrastructure grows in complexity. Operators need data-driven, context-aware tools to help them make the right decisions at the right time,” outlines Ray Forbes, Chair of the ETSI ISG ENI. “The ETSI ENI system is a set of hierarchical closed control loops based on extensions to the Observe-Orient-Decide-Act model. These extensions enable the ENI Cognitive Architecture to adapt its behaviour according to changes in user needs, business goals, and environmental conditions. As an example, the ENI system could reconfigure a set of 5G slices to meet changing service needs,” he adds.	ETSI ISG ENIの議長であるRay Forbesは、次のように述べた。「技術がますます複雑になるにつれて、通信インフラの管理も複雑さを増している。オペレータは、適切なタイミングで正しい判断を下すために、データ駆動型のコンテキストアウェアなツールを必要としている。ETSI ENIシステムは、Observe-Orient-Decide-Actモデルの拡張に基づく、階層的な閉じた制御ループの集合体である。これらの拡張により、ENI認知アーキテクチャは、ユーザーニーズ、ビジネス目標、環境条件の変化に応じてその動作を適応させることができる。例えば、ENIシステムは、変化するサービスニーズに合わせて5Gスライスのセットを再構成することができる。」
Cognition is the process of acquiring and understanding data and information in order to produce new data, information, and knowledge. A cognitive system uses cognitive processes to understand how past behaviour, coupled with currently ingested contextual data and information, affects the goals that the ENI System is trying to achieve. The ENI Cognitive Management system models human decision-making processes to better comprehend the relevance and meaning of ingested data. Cognitive management enables the ENI System to experientially learn to improve its operation and performance. It also describes how cognitive management enables automation and produces autonomic behaviour.	認知とは、新しいデータ、情報、知識を生み出すために、データや情報を取得し、理解するプロセスのことである。認知システムは、過去の行動が、現在取り込まれている文脈上のデータや情報と相まって、ENIシステムが達成しようとしている目標にどのように影響するかを理解するために、認知プロセスを使用する。ENI認知マネジメント・システムは、人間の意思決定プロセスをモデル化し、取り込まれたデータの関連性と意味をより良く理解することができる。認知マネジメントは、ENIシステムの運用とパフォーマンスを向上させるための経験的な学習を可能にする。また、認知マネジメントがどのように自動化を可能にし、自律的な行動を生み出すかについても説明されている。
Key takeaways of the White Paper include:	本ホワイトペーパーの主な内容は以下の通りである。
・Exploration of the ENI cognition model,	・ENI認知モデルの検討
・Examination of multiple facets of the cognition process, including context awareness, situation awareness and the formal cognition process (perception, comprehension, and action),	・文脈認識、状況認識、形式的な認知プロセス（知覚、理解、行動）など、認知プロセスの複数の側面の検討。
・Similarity between human cognition and ENI cognition, and the use of reactive, deliberative and reflective processes to implement ENI cognition.	・人間の認知とENI認知の類似性、およびENI認知を実装するための反応的、熟慮的、反射的プロセスの使用。
The White Paper also describes some of the relevant technical details of the ENI System, as well as a number of recent innovative Proof of Concept projects.	また、本ホワイトペーパーでは、ENIシステムの関連する技術的な詳細や、最近の革新的なProof of Conceptプロジェクトの数々についても説明している。

・[PDF] ETSI White Paper No.51 ENI Vision: Understanding the Operator Experience Using Cognitive Management

目次...

Executive Summary	エグゼクティブサマリー
PART A: Overview	PART A：概要
A.1 Introduction	A.1 はじめに
A.1.1 Objectives	A.1.1 目標
A.1.2 Scope of this White Paper	A.1.2本ホワイトペーパーの対象範囲
A.2 ISG ENI Work Programme Summary	A.2 ISG ENI ワークプログラム概要
A.2.1 Purpose of ISG ENI	A.2.1 ISG ENI の目的
A.2.2 Benefits	A.2.2 メリット
A.2.3 Status	A.2.3 ステータス
A.2.4 Membership	A.2.4 会員資格
A.3 ENI Cognitive Management	A.3 ENI認知マネジメント
A.3.1 ENI Cognition Principles	A.3.1 ENI認知原則
A.3.2 The ENI Cognitive Control Loop	A.3.2 ENI認知制御ループ
A.3.3 ENI Cognition Management Functional Block	A.3.3 ENI認知マネジメント機能ブロック
A.3.4 ENI Cognition Process	A.3.4 ENI認知プロセス
A.3.5 Enabling Automation and Autonomic Behaviour	A.3.5 自動化・自律化動作の実現
A.3.6 Enhancing the Operator Experience using ENI Cognitive Management	A.3.6 ENI認知マネジメントによるオペレーター経験の向上
A.4 Summary and Future Work on ENI Cognitive Management	A.4 ENI認知マネジメントのまとめと今後の課題
A.4.1 Summary	A.4.1 概要
A.4.2 Future Work	A.4.2 今後の課題
PART B: ISG ENI Technical Details	PART B：ISG ENIの技術的な詳細
B.1 System Architecture	B.1 システム・アーキテクチャ
B.1.1 Introduction	B.1.1 はじめに
B.1.2 A Personalized Assistant	B.1.2 パーソナライズされたアシスタント
B.1.3 Design Principles	B.1.3 デザイン原則
B.1.4 The Assisted System	B.1.4 アシストシステム
B.1.5 Functional Architecture	B.1.5 機能的なアーキテクチャ
B.1.6 Reference Points	B.1.6 基準点
B.2 Use Cases	B.2 ユースケース
B.2.1 Introduction	B.2.1 はじめに
B.2.2 Use case #3-6: “Intent-based Cloud Management for VDI service”	B.2.2 ユースケース#3-6："VDIサービスのためのインテント型クラウド管理"
B.2.3 Use Case #3-7: “Intelligent Vehicle Diversified Service Fulfilment”	B.2.3 ユースケース #3-7:"インテリジェントビークル多様化サービスフルフィルメント"
B.3 Proofs of Concept	B.3 概念実証
B.3.1 PoC #15: PINet — Polymorphic Intelligent Network	B.3.1 PoC #15: ポリモーフィック・インテリジェント・ネットワーク
B.3.2 PoC #14: Intent-based Cloud Management	B.3.2 PoC #14: インテント型クラウド管理
B.3.3 PoC #13: Intelligent Coverage Optimization of 5G Massive MIMO BS	B.3.3 PoC #13: 5G Massive MIMO BSのインテリジェントなカバレッジ最適化
B.3.4 PoC #12: Intelligent Transport Network Optimization	B.3.4 PoC #12: インテリジェント交通網の最適化
B.3.5 PoC #11: Intelligent Energy Management of DC	B.3.5 PoC #11: DCのインテリジェントなエネルギー管理
B.4 Collaboration with other Standards Organizations	B.4 他の標準化機関との連携
Annex: Terminology Specific to This White Paper	附属書：本ホワイトペーパーに特有の用語集
References	参考文献

エグゼクティブサマリー...

Executive Summary	エグゼクティブサマリー
This White Paper describes the design of a novel cognitive network being done in ETSI ISG ENI. Its novelty lies in the use of a model-driven engineering process, coupled with multiple closed control loops, to implement a formal cognition model to drive learning and decision-making. This is used to enhance the overall operator experience.	このホワイトペーパーでは、ETSI ISG ENIで行われている新しい認知ネットワークの設計について説明する。その新規性は、学習と意思決定を促進するための正式な認知モデルを実装するために、複数の閉じた制御ループと結合したモデル駆動型エンジニアリングプロセスを使用することにある。これは、オペレーターの体験を全体的に向上させるために使用される。
This White Paper first gives a brief introduction to the purpose of ETSI ISG ENI, along with its benefits and status. It then describes in detail the cognitive management being designed. Cognition is the process of acquiring and understanding data and information in order to produce new data, information, and knowledge. Context awareness keeps track of and catalogues a collection of measured and inferred knowledge that describes the environment in which a managed entity exists or has existed.  This, coupled with historical information and newly ingested data, is used by the situation awareness module to gather the relevant data and behaviour that pertain to contextual circumstances and/or conditions of a system or process in order to understand the meaning and significance of these data and behaviours with respect to the set of goals that the system is trying to achieve. The cognition model infers how processes, actions, and new situations are likely to evolve in the near future, and then selects a set of actions to move the system state to the best possible state for achieving its goals. This results in an adaptive management system that seeks to meet its goals as a function of context. This provides more informed information to the operator as well as intelligently managing the behaviour of the system.	このホワイトペーパーでは、まずETSI ISG ENIの目的、その利点と現状を簡単に紹介する。そして、設計されている認知・マネジメントについて詳しく説明する。認知とは、新しいデータ、情報、知識を生み出すために、データや情報を取得し、理解するプロセスのことである。コンテキスト認識は、管理対象エンティティが存在する、または存在したことのある環境を記述する、測定および推論された知識のコレクションを追跡し、カタログ化する。  これは、履歴情報および新たに取り込まれたデータと相まって、システムが達成しようとしている一連の目標に関して、これらのデータおよび行動の意味および重要性を理解するために、システムまたはプロセスの文脈上の状況および／または条件に関連する関連データおよび行動を収集するために、状況認識モジュールによって使用される。認知モデルは、プロセス、行動、および新しい状況が近い将来にどのように発展しそうかを推測し、次に、システムの状態を目標達成のための最良の状態に移行させるための一連の行動を選択する。この結果、適応型管理システムは、文脈の関数として目標を達成しようとする。これにより、システムの挙動をインテリジェントに管理するだけでなく、より多くの情報をオペレーターに提供することができる。
The remainder of this White Paper describes some of the relevant technical details of the ENI System as well as five innovative Proof of Concepts.	このホワイトペーパーでは、ENI システムの技術的な詳細と、5 つの革新的な概念実証について説明する。