論文の概要: A Model Drift Detection and Adaptation Framework for 5G Core Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06852v1
- Date: Mon, 8 Aug 2022 13:29:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 21:34:52.156401
- Title: A Model Drift Detection and Adaptation Framework for 5G Core Networks
- Title（参考訳）: 5Gコアネットワークのためのモデルドリフト検出と適応フレームワーク
- Authors: Dimitrios Michael Manias, Ali Chouman, Abdallah Shami
- Abstract要約: 本稿では,5Gコアネットワークのためのモデルドリフト検出および適応モジュールを提案する。
5Gコアネットワークの機能プロトタイプを使用して、ユーザの振る舞いのドリフトをエミュレートし、提案したフレームワークをデプロイしてテストする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5573601621032935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advent of Fifth Generation (5G) and beyond 5G networks (5G+) has
revolutionized the way network operators consider the management and
orchestration of their networks. With an increased focus on intelligence and
automation through core network functions such as the NWDAF, service providers
are tasked with integrating machine learning models and artificial intelligence
systems into their existing network operation practices. Due to the dynamic
nature of next-generation networks and their supported use cases and
applications, model drift is a serious concern, which can deteriorate the
performance of intelligent models deployed throughout the network. The work
presented in this paper introduces a model drift detection and adaptation
module for 5G core networks. Using a functional prototype of a 5G core network,
a drift in user behaviour is emulated, and the proposed framework is deployed
and tested. The results of this work demonstrate the ability of the drift
detection module to accurately characterize a drifted concept as well as the
ability of the drift adaptation module to begin the necessary remediation
efforts to restore system performance.
- Abstract（参考訳）: 第5世代(5G)以降の5Gネットワーク(5G+)の出現は、ネットワークオペレーターがネットワークの管理とオーケストレーションを考える方法に革命をもたらした。
NWDAFのようなコアネットワーク機能によるインテリジェンスと自動化への注目が高まり、サービスプロバイダは、マシンラーニングモデルと人工知能システムを既存のネットワーク運用プラクティスに統合する作業に従事している。
次世代ネットワークの動的性質とそれをサポートするユースケースとアプリケーションにより、モデルドリフトは深刻な懸念であり、ネットワーク全体に展開されるインテリジェントモデルの性能を低下させる可能性がある。
本稿では,5Gコアネットワークのためのモデルドリフト検出および適応モジュールを提案する。
5Gコアネットワークの機能プロトタイプを使用して、ユーザの振る舞いのドリフトをエミュレートし、提案したフレームワークをデプロイしてテストする。
本研究は,ドリフト検出モジュールがドリフトされた概念を正確に特徴付ける能力と,ドリフト適応モジュールがシステム性能を回復するために必要な修復作業を開始する能力を示すものである。
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