論文の概要: Graph Neural Networks for Communication Networks: Context, Use Cases and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14792v1
• Date: Wed, 29 Dec 2021 19:09:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-03 15:43:16.773907
• Title: Graph Neural Networks for Communication Networks: Context, Use Cases and Opportunities
• Title（参考訳）: 通信ネットワークのためのグラフニューラルネットワーク:コンテキスト,ユースケース,機会
• Authors: Jos\'e Su\'arez-Varela, Paul Almasan, Miquel Ferriol-Galm\'es, Krzysztof Rusek, Fabien Geyer, Xiangle Cheng, Xiang Shi, Shihan Xiao, Franco Scarselli, Albert Cabellos-Aparicio, Pere Barlet-Ros
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データが基本的にグラフとして表現される多くの分野において、優れた応用を示している。 GNNは、実際のネットワークの背後にある複雑な振る舞いを正確に学習し、再現できる新しい世代のデータ駆動モデルである。 本稿では、GNNとその通信ネットワークへの応用に関する簡単なチュートリアルを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4568884144849985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNN) have shown outstanding applications in many fields where data is fundamentally represented as graphs (e.g., chemistry, biology, recommendation systems). In this vein, communication networks comprise many fundamental components that are naturally represented in a graph-structured manner (e.g., topology, configurations, traffic flows). This position article presents GNNs as a fundamental tool for modeling, control and management of communication networks. GNNs represent a new generation of data-driven models that can accurately learn and reproduce the complex behaviors behind real networks. As a result, such models can be applied to a wide variety of networking use cases, such as planning, online optimization, or troubleshooting. The main advantage of GNNs over traditional neural networks lies in its unprecedented generalization capabilities when applied to other networks and configurations unseen during training, which is a critical feature for achieving practical data-driven solutions for networking. This article comprises a brief tutorial on GNNs and their possible applications to communication networks. To showcase the potential of this technology, we present two use cases with state-of-the-art GNN models respectively applied to wired and wireless networks. Lastly, we delve into the key open challenges and opportunities yet to be explored in this novel research area.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データがグラフ(例えば、化学、生物学、レコメンデーションシステム)として表される多くの分野において、優れた応用を示している。 この流れの中で、通信ネットワークは、グラフ構造で自然に表現される多くの基本的なコンポーネント(トポロジー、構成、トラフィックフローなど)で構成されている。 本稿では,通信ネットワークのモデリング,制御,管理の基本的なツールとして,GNNを紹介する。 GNNは、実際のネットワークの背後にある複雑な振る舞いを正確に学習し、再現できる新しい世代のデータ駆動モデルである。 その結果、このようなモデルは、計画、オンライン最適化、トラブルシューティングなど、さまざまなネットワークユースケースに適用することができる。 従来のニューラルネットワークに対するGNNの主な利点は、トレーニング中に見つからない他のネットワークや構成に適用する場合、前例のない一般化能力である。 本稿では、GNNとその通信ネットワークへの応用に関する簡単なチュートリアルを紹介する。 本技術の可能性を示すために,有線ネットワークと無線ネットワークに適用した最先端のGNNモデルを用いた2つのユースケースを提案する。 最後に、この新しい研究領域ではまだ探求されていない重要なオープンチャレンジと機会について考察する。

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