国際会議ICASSP併設の[[AIOps]]コンペティション [AIOps Challenge in Communication Networks: Root Cause Analysis for Wireless Network Fault Localization](https://www.aiops.sribd.cn/) > ネットワーク障害の根本原因を特定することは、ネットワークの運用と保守にとって極めて重要である。根本原因を機敏かつ正確に特定できれば、運用コストを大幅に削減できる。しかし、複雑な無線環境やネットワーク・アーキテクチャのため、これは人間には難しい。データ解析や機械学習に頼ることは有望であるが、十分にラベル付けされたサンプルの欠如、ハイブリッドな障害挙動、データの欠落など、様々な現実的な困難のため、依然として困難である。このコンペティションの全体的な目標は、根本原因の特定問題の理解を深め、因果推論技術によって強化された次世代のワイヤレスネットワークへの新たな道を開くことです。 > 我々は、5Gネットワークから収集した新しい実世界の通信データセットと、それに関連する人間の専門家による因果グラフを提供する。このデータセットでは、ラベル付けされたデータの不足をどのように効率的に処理するか、欠損データの問題をどのように処理するか、古典的な時系列分析と新しい学習ベースのモデルをどのように組み合わせるか、正確で信頼性の高い因果推論をどのように実行するかなど、根本的なシステムの限界に起因する様々な実用上の問題が生まれた。これらの興味深い問題が、様々な背景を持つ研究者や実務家の幅広い関心を呼び起こし、コンペティション期間中に新たなアイデアを生み出すことを期待している。データおよびプラットフォームについては、主催チームが全面的にサポートする。 paper: