データの年齢は？#
データの適時性は、Methanex NZで働いている間に特定した6つの基準の1つです。新しい情報ははるかに大きな価値を持っています！最近、研究者たちは、次世代無線ネットワーク（5G）における情報の年齢（AoI）を最小化するためにセンサーとIoTデバイスからのデータ収集をスケジュールするアルゴリズムを提案しています。
データ品質#
Methanex NZ在職中にデータ品質について研究を行い、データの品質を評価する際に特定した主要なポイントは次のとおりです。
- データの適時性、使用時のデータの価値
- 完全性、フィールドが欠落していないシステム内のデータの測定。
- 一貫性、データが一貫して保たれる測定。
- 信頼性、データソースへの信頼。
- 正確性、データが現実をどの程度表しているか。
- 完全性、ソースの数とデータの一貫性のレベル。
データの世代へようこそ。#
情報の年齢#
情報の年齢は、データの鮮度に関心があります[1]。情報の年齢における最近の波は、4Gから5Gへの移行によるものです。5Gでは、モノのインターネット（IoT）デバイスとマシンタイプ通信（MTC）にサービスを提供する無線技術により多くの焦点が置かれています[2]。
AoIに関する最新の研究#
超信頼低遅延ネットワークにおける情報の年齢を最適化するための強化学習ベースのスケジューリングアルゴリズム [1]
この論文では、著者は、現在の状態に基づいて常にデータを送信している多数のセンサーがある工場環境を考慮しています。これらのセンサーには、デバイス上のストレージが含まれていません。したがって、センサーの現在の状態を記録するには、リモートスケジューラーによって信号を選択する必要があります。他のセンサーの信号は、スケジューラーのアクセスポイントによって無視されます。したがって、時間に敏感な要件が違反されないように異種センサーを最適に選択するスケジューラーにジレンマが生じます。「URLLC用語の最小化は、各センサーのAoIが事前定義されたしきい値を超える確率が最小であることを保証することによって表されます。」著者は、提案された定式化を解決するための機械学習ベースのアプローチを提案しています。
この論文では、著者は「相関センサー情報を持つ一般的な設定における平均AoI」を研究しています。同じソースから発信されるアクセスポイントに送信される冗長データの量を最小化できます。これには、さまざまな送信速度とデータサイズを持つセンサーからデータを受信するようにアクセスポイントをスケジュールするためのインテリジェントなポリシーが必要です。機械学習ベースのポリシーにより、スケジューラーはセンサーのソースデータを識別し、全体的な情報の年齢を最小化するために最小量のデータを受信できます。
