2020 年 11 月 11 日，由京都信息学院（KCGI）助理教授 Badr Mochizuki 博士和孙一萌先生组成的团队在国际电信联盟（ITU）举办的旨在通过将机器学习应用于通信网络来解决实际问题的 5G 挑战赛（AI/ML in 5G Challenge）上进行了展示，并入选日本前三名团队，获得了最高奖项。望月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估算网络状态"，并利用机器学习实时估算网络状态（吞吐量和损失率）。
由于新型冠状病毒在全球范围内的传播，Zoom 等基于网络摄像头的远程办公系统的使用在全球范围内迅速增加，造成了极度拥堵。该团队开发的机器学习模型利用深度学习对给定的实时视频数据集进行网络状态估计，识别准确率达到 96.3%。
望月博士和孙先生构建的模型使用了神经网络。
- (i) 轻量级模型：计算时间短（可在 1 秒钟内估计 500 个视频的网络状态）。
- (ii) 可移植性：不依赖于任何特定平台。
特等奖的获奖理由是该系统具有以下优势
通信网络是社会的生命线，机器学习正影响着通信网络的性质，本讲座提出了将机器学习应用于未来网络的一种方法。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。