IOWN APNを活用し、遠隔地GPUによる分散学習やロボットの遠隔制御で有効性を確認：製造ITニュース

ネットワンシステムズとNTT西日本は、IOWN APNを活用した次世代オートメーション実証を実施した。遠隔地GPUによる分散学習やロボットの遠隔制御で有効性を確認し、人手不足解消に向けたシステム構築を目指す。

[MONOist]

ネットワンシステムズとNTT西日本は2026年1月13日、IOWNオールフォトニクスネットワーク（APN）を活用した次世代オートメーション実証の結果を発表した。

　同実証は、2025年8月27日〜同年11月18日まで、大阪（京橋、堂島）と福岡の3拠点をつなぎ、分散データセンター環境でのAI（人工知能）処理やIOWN APN経由で自律型協働ロボティクスを制御する検証を実施した。

　約600km離れた拠点のGPU（画像処理装置）ノードを用いた分散学習では、ネットワーク遅延を調整し、ローカル環境と比較して約86.0％の処理能力を達成。これにより、遠隔地の複数のGPUを効率的に活用できる可能性を確認した。

モデル学習における分散データセンターの有効性の確認［クリックで拡大］ 出所：ネットワンシステムズ

　また、福岡のデータセンターに配置した学習済みモデルを用いて、大阪（京橋）に設置したロボットの推論動作が可能かを試したところ、IOWN APN経由での推論頻度は8.7回/秒、遅延6ミリ秒となり、正常な動作を維持した。なお、インターネット疑似環境では、3.5回/秒、遅延40ミリ秒まで低下し、動作のガク付きやタスクの失敗が発生した。

遠隔からの自律型協働ロボティクスの推論動作への影響確認［クリックで拡大］ 出所：ネットワンシステムズ

　さらに、複数のベンダーのコヒーレントオプティクスを商用スイッチに搭載して、IOWN APNへ接続する検証を実施し、マルチベンダー環境でもネットワークが正常に動作することを確認した。

　両社は今後、同実証で得られた知見を基に、即応性と拡張性を備える次世代オートメーションシステムの構築を目指す。同システムは、熟練者の操作をAIに学習させて、遠隔地のロボットが作業を代行するといった活用が期待されており、製造や医療分野などの人手不足の解消と運用効率化に寄与する。

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