2020年11月11日，京都信息学院（KCGI）助理教授Badr Mochizuki博士和孙一鸣先生的团队在ITU AI/ML in 5G挑战赛上进行了展示，该比赛旨在通过将机器学习应用于通信网络来解决实际问题，并被选为日本的前三名团队之一，获得了最高奖项。Mochizuki博士和孙先生将参加12月在全球在线举行的国际电联最终会议。
Mochizuki博士和孙女士从会议提出的三个主题中选择了 "通过实时流媒体服务中的视频分析进行网络状态估计"，并通过实时使用机器学习来估计网络状态（吞吐量和损失率）。
这个主题是一个及时的研究领域，可以为解决现代社会特有的问题做出贡献。由于新的冠状病毒在全球范围内的传播，导致极端拥挤，基于网络摄像头的远程办公系统（如Zoom）的使用在全球范围内迅速增加。该团队开发的机器学习模型从给定的实时视频数据集中使用深度学习作为网络状态估计达到了96.3%的识别精度。
Mochizuki博士和孙先生构建的模型使用了一个神经网络。
- (i) 轻量级模型：计算时间低（可在1秒内估计500个视频的网络状态）。
- (便携式：不依赖于任何特定的平台。
特等奖的获奖理由是该系统的优势，如
机器学习现在正影响着作为社会生命线的通信网络的性质，本演讲提出了机器学习可以应用于未来网络的一种方式。使用这个模型将来有可能实现通信速度降低、通信延迟对策的提高以及通信系统自身的改善，期待今后的应用。