論文の概要: Landing AI on Networks: An equipment vendor viewpoint on Autonomous Driving Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08347v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 16:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 12:15:35.827715
• Title: Landing AI on Networks: An equipment vendor viewpoint on Autonomous Driving Networks
• Title（参考訳）: ネットワークへのaiの着陸:自律運転ネットワークにおける機器ベンダー視点
• Authors: Dario Rossi and Liang Zhang
• Abstract要約: AI技術によって駆動される自律運転ネットワーク(ADN)の課題と機会について論じる。 AIが現在のネットワークと将来のネットワークにどのように着地できるかを理解するために、ネットワークドメインに特有の課題の概要から始めます。 次に、システムビューを示し、AIがネットワークアーキテクチャにどのように適合できるかを明確にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.157685146274002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tremendous achievements of Artificial Intelligence (AI) in computer vision, natural language processing, games and robotics, has extended the reach of the AI hype to other fields: in telecommunication networks, the long term vision is to let AI fully manage, and autonomously drive, all aspects of network operation. In this industry vision paper, we discuss challenges and opportunities of Autonomous Driving Network (ADN) driven by AI technologies. To understand how AI can be successfully landed in current and future networks, we start by outlining challenges that are specific to the networking domain, putting them in perspective with advances that AI has achieved in other fields. We then present a system view, clarifying how AI can be fitted in the network architecture. We finally discuss current achievements as well as future promises of AI in networks, mentioning a roadmap to avoid bumps in the road that leads to true large-scale deployment of AI technologies in networks.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン、自然言語処理、ゲーム、ロボット工学における人工知能(AI)の素晴らしい成果は、AIの誇大宣伝を他の分野にも広げてきた。 本稿では,AI技術によって駆動される自律運転ネットワーク(ADN)の課題と可能性について論じる。 aiが現在のネットワークと将来のネットワークにどのように着陸できるかを理解するために、まずはネットワークドメイン特有の課題を概説し、aiが他の分野で達成した進歩を視野に入れます。 次に、システムビューを示し、AIがネットワークアーキテクチャにどのように適合できるかを明確にする。 最終的に我々は、ネットワークにおけるAIの現在の成果と将来の約束について議論し、ネットワークにおけるAIテクノロジの真の大規模展開につながる道路の膨張を避けるためのロードマップについて言及した。

関連論文リスト

• Artificial General Intelligence (AGI)-Native Wireless Systems: A Journey Beyond 6G [58.440115433585824]
  デジタルツイン(DT)のようなサービスをサポートする将来の無線システムの構築は、メタサーフェスのような従来の技術への進歩を通じて達成することが困難である。 人工知能(AI)ネイティブネットワークは、無線技術のいくつかの制限を克服することを約束する一方で、開発は依然としてニューラルネットワークのようなAIツールに依存している。 本稿では、AIネイティブ無線システムの概念を再考し、それらを人工知能(AGI)ネイティブシステムに変換するために必要な共通感覚を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:51:05Z)
• Towards an AI-Enhanced Cyber Threat Intelligence Processing Pipeline [0.0]
  本稿では,人工知能(AI)をサイバー脅威知能(CTI)に統合する可能性について検討する。 我々は、AIに強化されたCTI処理パイプラインの青写真を提供し、そのコンポーネントと機能について詳述する。 倫理的ジレンマ、潜在的なバイアス、そしてAIによる意思決定における透明性の必須事項について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T19:03:56Z)
• AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
  我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。 本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。 我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z)
• Ten Years after ImageNet: A 360{\deg} Perspective on AI [36.9586431868379]
  ニューラルネットワークが壮大な復活を遂げてから10年が経ちます。 人材、コンピューティングリソース、データを管理するBig-TechによるAIの優位性は、極端なAIの分裂につながる可能性がある。 高い期待に応えられず、自動運転車のような旗艦プロジェクトは、新たなAI冬を招きかねない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-01T01:41:17Z)
• Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
  Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。 これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
• Embodied AI-Driven Operation of Smart Cities: A Concise Review [3.441021278275805]
  Embodied AIは、周囲の環境とのインタラクションを通じて学ぶことに焦点を当てている。 さまざまなアルゴリズム、アプローチ、ソリューションとともに、その定義、その特性、そして現在の成果を概観する。 そして、利用可能なシミュレーターと3D対話可能なデータベースを探索し、この分野の研究を可能とします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-22T19:14:59Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
  AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。 まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。 最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z)
• Artificial Intelligence for UAV-enabled Wireless Networks: A Survey [72.10851256475742]
  無人航空機(UAV)は次世代無線通信ネットワークにおいて有望な技術であると考えられている。 人工知能(AI)は近年急速に成長し、成功している。 UAVベースのネットワークにおけるAIの潜在的な応用について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T07:11:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。