論文の概要: AI Empowered Net-RCA for 6G

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00331v2
• Date: Mon, 5 Dec 2022 00:19:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 14:51:09.948249
• Title: AI Empowered Net-RCA for 6G
• Title（参考訳）: AIによる6G用Net-RCA
• Authors: Chengbo Qiu, Kai Yang, Ji Wang, and Shenjie Zhao
• Abstract要約: 6Gは、より高いデータレート、信頼性の向上、ユビキタスAIサービス、大規模な接続デバイスのサポートを提供すると想定されている。 6Gは前機種よりずっと複雑だ。 システムスケールと複雑性の増大、レガシネットワークとの共存、およびサービス要件の多様化は、必然的に、将来の6Gネットワークの保守コストと労力を増大させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.368396458140326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 6G is envisioned to offer higher data rate, improved reliability, ubiquitous AI services, and support massive scale of connected devices. As a consequence, 6G will be much more complex than its predecessors. The growth of the system scale and complexity as well as the coexistence with the legacy networks and the diversified service requirements will inevitably incur huge maintenance cost and efforts for future 6G networks. Network Root Cause Analysis (Net-RCA) plays a critical role in identifying root causes of network faults. In this article, we first give an introduction about the envisioned 6G networks. Next, we discuss the challenges and potential solutions of 6G network operation and management, and comprehensively survey existing RCA methods. Then we propose an artificial intelligence (AI)-empowered Net-RCA framework for 6G. Performance comparisons on both synthetic and real-world network data are carried out to demonstrate that the proposed method outperforms the existing method considerably.
• Abstract（参考訳）: 6Gは、より高いデータレート、信頼性の向上、ユビキタスAIサービス、大規模な接続デバイスのサポートを提供する予定である。 その結果、6gは前機種よりずっと複雑になる。 システムスケールと複雑性の増大、レガシネットワークとの共存、およびサービス要件の多様化は、必然的に、将来の6Gネットワークの保守コストと労力を増大させます。 ネットワークルート原因解析(Net-RCA)はネットワーク障害の根本原因を特定する上で重要な役割を果たしている。 本稿では,まず,想定される6Gネットワークについて紹介する。 次に,6gネットワーク運用と管理の課題と潜在的な解決策を議論し,既存のrca手法を包括的に調査する。 次に,人工知能を用いた6G用Net-RCAフレームワークを提案する。 合成および実世界のネットワークデータの性能比較を行い,提案手法が既存手法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• Security, Trust and Privacy challenges in AI-driven 6G Networks [2.362412515574206]
  本稿では, 6G ネットワークのインフラの進化について考察し, より非凝集な構造への遷移を強調した。 AI中心のアーキテクチャから生じるネットワーク攻撃の分類を示し、これらの新興脅威を検出または緩和するために設計された技術を探究する。 この論文は、ロバストネットワークの確保において、AIの利用に関連する意味とリスクを調べることで締めくくっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T14:48:20Z)
• Foundation Model Based Native AI Framework in 6G with Cloud-Edge-End Collaboration [56.330705072736166]
  基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、意図認識型PFMのカスタマイズアプローチを提供し、新しいクラウド-エッジコラボレーションパラダイムを概説する。 実例として,無線通信システムにおける最大和率を達成するために,このフレームワークをオーケストレーションに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T15:19:40Z)
• Towards Supporting Intelligence in 5G/6G Core Networks: NWDAF Implementation and Initial Analysis [3.5573601621032935]
  本稿では,NWDAFをオープンソースソフトウェアを用いて開発した5Gネットワークに組み込む。 5Gネットワークの期待される限界は,6Gネットワーク開発へのモチベーションとして議論される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T14:15:46Z)
• 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)
• Explainable AI for B5G/6G: Technical Aspects, Use Cases, and Research Challenges [4.7501565899812]
  研究者たちは、6Gの帯域幅、カバー範囲、信頼性、エネルギー効率、レイテンシーの低下を期待している。 このような6Gネットワークは、1秒ごとに行われる自動決定の過度な数につながります。 意思決定に対する制御を失うリスクは、高速なデータ集約型AI意思決定によって増大する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T04:46:31Z)
• Network and Physical Layer Attacks and countermeasures to AI-Enabled 6G O-RAN [1.7811776494967646]
  本稿では,AI駆動型6G無線アクセスネットワーク(RAN)のセキュリティへの影響について検討する。 Open RAN(O-RAN)では、業界主導のオープンアーキテクチャと、AIコントロールを備えた次世代RANを構築するためのインターフェースについて説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T16:36:37Z)
• On Topology Optimization and Routing in Integrated Access and Backhaul Networks: A Genetic Algorithm-based Approach [70.85399600288737]
  IABネットワークにおけるトポロジ最適化とルーティングの問題について検討する。 我々は、IABノード配置と非IABバックホールリンク分布の両方に効率的な遺伝的アルゴリズムベースのスキームを開発する。 メッシュベースのIABネットワークを実現する上での課題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-14T21:52:05Z)
• True-data Testbed for 5G/B5G Intelligent Network [46.09035008165811]
  私たちは5G/B5Gインテリジェントネットワーク(TTIN)のための世界初の真のデータテストベッドを構築します TTINは5G/B5Gオンサイト実験ネットワーク、データ取得とデータウェアハウス、AIエンジンとネットワーク最適化で構成されている。 本稿では,TTINのシステムアーキテクチャとモジュール設計について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T06:42:36Z)
• Towards Self-learning Edge Intelligence in 6G [143.1821636135413]
  エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス、Edge Intelligence、別名エッジネイティブ人工知能(AI))は、AI、通信ネットワーク、モバイルエッジコンピューティングのシームレスな統合に焦点を当てた新興技術フレームワークである。 本稿では、6GにおけるエッジネイティブAIの重要な要件と課題を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T02:16:40Z)
• Federated Learning for 6G Communications: Challenges, Methods, and Future Directions [71.31783903289273]
  6Gとフェデレーション学習の統合を導入し、6Gのための潜在的なフェデレーション学習アプリケーションを提供する。 6G通信の文脈において,重要な技術的課題,それに対応するフェデレーション学習手法,および今後のフェデレーション学習研究のためのオープンな課題について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T15:17:19Z)
• Redefining Wireless Communication for 6G: Signal Processing Meets Deep Learning with Deep Unfolding [17.186326961526994]
  提案する6G通信アーキテクチャがもたらすサービス要件と課題について述べる。 従来のアルゴリズムの原則とデータに精通したディープラーニングアプローチの欠陥について概説する。 本稿では,将来の6Gネットワークにおいて,ハードウェア効率の高いエッジインテリジェンスを実現するためのオープンな研究課題を動機づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T17:20:00Z)

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。