Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks

論文の概要: AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00415v1
Date: Sat, 4 Jun 2022 22:03:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-10 12:20:53.050139
Title: AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks
Title（参考訳）: ai in 6g: 多層ヘテロジニアスネットワークのためのエネルギー効率の高い分散機械学習
Authors: Mohammad Arif Hossain, Abdullah Ridwan Hossain, and Nirwan Ansari
Abstract要約: 本稿では,ネットワーク層とエンティティにまたがるさまざまな機械学習手法に関連するタスクを分散する,階層ベースの新しいHetNetアーキテクチャを提案する。このようなHetNetは、複数のアクセス方式と、エネルギー効率を高めるためのデバイス間通信(D2D)を備えている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.318997639507269
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Adept network management is key for supporting extremely heterogeneous applications with stringent quality of service (QoS) requirements; this is more so when envisioning the complex and ultra-dense 6G mobile heterogeneous network (HetNet). From both the environmental and economical perspectives, non-homogeneous QoS demands obstruct the minimization of the energy footprints and operational costs of the envisioned robust networks. As such, network intelligentization is expected to play an essential role in the realization of such sophisticated aims. The fusion of artificial intelligence (AI) and mobile networks will allow for the dynamic and automatic configuration of network functionalities. Machine learning (ML), one of the backbones of AI, will be instrumental in forecasting changes in network loads and resource utilization, estimating channel conditions, optimizing network slicing, and enhancing security and encryption. However, it is well known that ML tasks themselves incur massive computational burdens and energy costs. To overcome such obstacles, we propose a novel layer-based HetNet architecture which optimally distributes tasks associated with different ML approaches across network layers and entities; such a HetNet boasts multiple access schemes as well as device-to-device (D2D) communications to enhance energy efficiency via collaborative learning and communications.
Abstract（参考訳）: 複雑で高密度な6G移動ヘテロジニアスネットワーク(HetNet)を想定する場合,ネットワーク管理が極めてヘテロジニアスなアプリケーションをサポートする鍵となる。環境と経済の両方の観点から見ると、非均質なqos要求は、想定されたロバストネットワークのエネルギーフットプリントと運用コストの最小化を妨げる。このように、ネットワークのインテリジェント化は、そのような高度な目的の実現に不可欠な役割を果たすことが期待されている。人工知能(ai)とモバイルネットワークの融合により、ネットワーク機能の動的かつ自動的な構成が可能になる。 AIのバックボーンのひとつである機械学習(ML)は、ネットワーク負荷とリソース利用の変化の予測、チャネル条件の推定、ネットワークスライシングの最適化、セキュリティと暗号化の強化に役立ちます。しかしながら、mlタスク自体が膨大な計算負荷とエネルギーコストを負うことはよく知られている。このような障害を克服するために,ネットワーク層やエンティティにまたがるさまざまなMLアプローチに関連するタスクを最適に分散する階層ベースのHetNetアーキテクチャを提案する。

関連論文リスト

AI Flow at the Network Edge [58.31090055138711]
AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-19T12:51:17Z)
A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles [49.86094523878003]
モバイルAIGCサービスアロケーションのための分散インセンティブ機構を提案する。我々は、AIGCサービスのRSUへの供給と、IoVコンテキスト内のサービスに対するユーザ要求のバランスを見つけるために、マルチエージェントの深層強化学習を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-29T12:46:07Z)
Data-driven Energy Efficiency Modelling in Large-scale Networks: An Expert Knowledge and ML-based Approach [8.326834499339107]
本稿では,通信ネットワーク(SRCON)フレームワークのシミュレーション現実について紹介する。ライブのネットワークデータを活用し、機械学習(ML)とエキスパートベースのモデルをブレンドする。その結果、ネットワークエネルギー効率のモデリングにオペレーターが使用する最先端技術よりも大きな効果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-31T10:03:08Z)
Towards Intelligent Network Management: Leveraging AI for Network Service Detection [0.0]
本研究では,高度なネットワークトラフィック分類システムを構築するために機械学習手法を活用することに焦点を当てた。我々は,様々なネットワークサービスタイプをリアルタイムに識別する,新しいデータ駆動型アプローチを提案する。本システムは,ネットワークサービスを識別する際,顕著な精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-14T16:06:11Z)
Personalized Resource Allocation in Wireless Networks: An AI-Enabled and Big Data-Driven Multi-Objective Optimization [22.77447144331876]
AI(Artificial Intelligence)は、無線ネットワークの設計と最適化に使用される。 AIの将来の主な応用の1つは、多くのユースケースに対してユーザーレベルのパーソナライズを可能にすることである。本稿で提唱されるパーソナライズ技術は,ネットワークリソースの不足をマイクロマネジメントするために設計された,インテリジェントなビッグデータ駆動層によって支えられている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-08T00:26:36Z)
Optimization Design for Federated Learning in Heterogeneous 6G Networks [27.273745760946962]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、6GネットワークでユビキタスAIを実現するための重要な実現手段として期待されている。 6Gネットワークにおける有効かつ効率的なFL実装には、いくつかのシステムおよび統計的不均一性の課題がある。本稿では,これらの課題に効果的に対処できる最適化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-15T02:18:21Z)
Neighbor Auto-Grouping Graph Neural Networks for Handover Parameter Configuration in Cellular Network [47.29123145759976]
ハンドオーバパラメータ設定のための学習ベースのフレームワークを提案する。まず、ネットワークが異なるネットワーク状態とパラメータ値にどのように反応するかを模倣する新しいアプローチを提案する。パラメータ設定の段階では、グローバルな最適化問題を解決する代わりに、局所的な多目的最適化戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:51:36Z)
Artificial Intelligence Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-17T03:00:24Z)
Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated Satellite-HAPS-Ground Networks [82.58968700765783]
第6世代通信ネットワーク(6G)の強化のための価値あるソリューション空間の提供を約束する。本稿では,空対地統合通信におけるユーザスケジューリングにおける機械学習の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-27T13:09:29Z)
Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks: From Massive MIMO Processing to Semantic Communication [71.21459460829409]
トランスフォーマーとして知られる新しいディープラーニングアーキテクチャを導入し、その6Gネットワーク設計への影響について論じる。具体的には、6GネットワークにおけるMIMO(Multiple-input multiple-output)システムと様々な意味コミュニケーション問題に対するトランスフォーマーベースのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-08T03:22:20Z)
Scalable Power Control/Beamforming in Heterogeneous Wireless Networks with Graph Neural Networks [6.631773993784724]
そこで本研究では,HIGNN(heterogeneous Interference Graphural Network)という,教師なし学習に基づく新しいフレームワークを提案する。 HIGNNは、小型ネットワークで訓練された後、堅牢なパフォーマンスで拡大するサイズのワイヤレスネットワークにスケーラブルです。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-12T13:36:32Z)

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。