楽天シンフォニー、AI制御dMIMOでギャップ解消を議論

楽天シンフォニーは、Open RANの枠組みでAIがdMIMO（分散型MIMO）を統括することで、理論値と実運用の性能差を埋める方策をテーマにした対談内容を公開しました。
登壇したのはEridanのDoug Kirkpatrick氏、NVIDIAのSoma Velayutham氏、米NTIAのAmanda Toman氏、米ノースイースタン大学のTommaso Melodia氏、楽天シンフォニーのVihang Kamble氏で、司会はThe Network Media Group（NMG）のAbe Nejad氏が務めました。
パネルでは、これまでのマッシブMIMOが固定設計であるのに対し、dMIMOは複数のTRP（送受信点）に分散したアンテナを分解・再統合し、セル端で複数信号を建設的に合成できる点を強調しました。
一方で、フロントホールの遅延や同期、アンテナクラスタリング、周波数・電力配分の組合せ管理などの複雑さが障壁になると指摘し、その解決にはAIが不可欠だと結論づけました。
また、軽微なフロントホールのジッタや同期のずれがdMIMOの利得を相殺し得ること、3GPPの手法によるUEフィードバックが実運用では分散利得を損なう可能性があることが共有されました。
運用側の準備として、RANに階層型AI意思決定を組み込むこと、dMIMOと動的スペクトラム共有を一体で設計すること、物理的に正確なデジタルツインへの投資、規制枠組みの更新が必要だと提案しました。
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参照元：2026/05/29 「Distributed MIMO and AI Scaling Next-Gen Networks – Blog | Rakuten Symphony」 https://symphony.rakuten.com/blog/what-is-distributed-mimo-and-how-does-ai-scale-the-next-gen-wireless-network