論文の概要: Towards Quantum-Enabled 6G Slicing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11755v1
• Date: Fri, 21 Oct 2022 07:16:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 19:19:19.570425
• Title: Towards Quantum-Enabled 6G Slicing
• Title（参考訳）: 6gスライシングの量子化に向けて
• Authors: Farhad Rezazadeh, Sarang Kahvazadeh, Mohammadreza Mosahebfard
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)パラダイムとそのネットワークスライシングとの相乗効果は破壊的な技術であると想定できる。 量子深層学習(QDRL)に基づくクラウドベースの連合学習フレームワークを提案する。 具体的には、古典的深部強化学習(DRL)アルゴリズムを変分量子回路(VQC)に再成形し、スライス資源の最適協調制御を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quantum machine learning (QML) paradigms and their synergies with network slicing can be envisioned to be a disruptive technology on the cusp of entering to era of sixth-generation (6G), where the mobile communication systems are underpinned in the form of advanced tenancy-based digital use-cases to meet different service requirements. To overcome the challenges of massive slices such as handling the increased dynamism, heterogeneity, amount of data, extended training time, and variety of security levels for slice instances, the power of quantum computing pursuing a distributed computation and learning can be deemed as a promising prerequisite. In this intent, we propose a cloud-native federated learning framework based on quantum deep reinforcement learning (QDRL) where distributed decision agents deployed as micro-services at the edge and cloud through Kubernetes infrastructure then are connected dynamically to the radio access network (RAN). Specifically, the decision agents leverage the remold of classical deep reinforcement learning (DRL) algorithm into variational quantum circuits (VQCs) to obtain the optimal cooperative control on slice resources. The initial numerical results show that the proposed federated QDRL (FQDRL) scheme provides comparable performance than benchmark solutions and reveals the quantum advantage in parameter reduction. To the best of our knowledge, this is the first exploratory study considering an FQDRL approach for 6G communication network.
• Abstract（参考訳）: qml(quantum machine learning)パラダイムとそのネットワークスライシングとの相乗効果は、異なるサービス要件を満たすための、先進的なテナンシーベースのデジタルユースケースの形でモバイル通信システムが基盤となる第6世代(6g)への参入のカスプの破壊的な技術として想定できる。 ダイナミズムの増加、不均一性、データの量、トレーニング時間の拡張、スライスインスタンスのさまざまなセキュリティレベルなど、大規模なスライス処理の課題を克服するために、分散計算と学習を追求する量子コンピューティングのパワーは、有望な前提条件とみなすことができる。 本稿では,量子深層学習(QDRL)に基づくクラウドネイティブなフェデレーション学習フレームワークを提案する。このフレームワークでは,エッジでマイクロサービスとしてデプロイされた分散決定エージェントと,Kubernetesインフラストラクチャを介してクラウド上にデプロイされた上で,無線アクセスネットワーク(RAN)に動的に接続する。 具体的には、古典的深部強化学習(DRL)アルゴリズムを変分量子回路(VQC)に再成形し、スライス資源の最適協調制御を得る。 最初の数値計算結果から,FQDRL(Federated QDRL)方式はベンチマーク法と同等の性能を示し,パラメータ低減の量子的優位性を示す。 我々の知る限り、6G通信ネットワークにおけるFQDRLアプローチを考慮した最初の探索的研究である。

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