論文の概要: Design Principles for Model Generalization and Scalable AI Integration in Radio Access Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06251v2
• Date: Fri, 12 Jan 2024 08:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 21:42:27.406513
• Title: Design Principles for Model Generalization and Scalable AI Integration in Radio Access Networks
• Title（参考訳）: 無線アクセスネットワークにおけるモデル一般化とスケーラブルAI統合のための設計原理
• Authors: Pablo Soldati, Euhanna Ghadimi, Burak Demirel, Yu Wang, Raimundas Gaigalas and Mathias Sintorn
• Abstract要約: 本稿では、性能向上と無線通信におけるスケーラブルなAI統合の実現において、モデル一般化を実現する上での重要な役割を強調する。 我々は,3つの主要な領域において,モデル一般化のための設計原則を概説する。堅牢性のための環境,システム目的への適応性のための意図,AI駆動制御ループの削減のための制御タスクである。 本稿では、分散データ生成と組み合わせて、トレーニングとデータ管理機能の集中化を活用する学習アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.846642778157227
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool for addressing complex and dynamic tasks in radio communication systems. Research in this area, however, focused on AI solutions for specific, limited conditions, hindering models from learning and adapting to generic situations, such as those met across radio communication systems. This paper emphasizes the pivotal role of achieving model generalization in enhancing performance and enabling scalable AI integration within radio communications. We outline design principles for model generalization in three key domains: environment for robustness, intents for adaptability to system objectives, and control tasks for reducing AI-driven control loops. Implementing these principles can decrease the number of models deployed and increase adaptability in diverse radio communication environments. To address the challenges of model generalization in communication systems, we propose a learning architecture that leverages centralization of training and data management functionalities, combined with distributed data generation. We illustrate these concepts by designing a generalized link adaptation algorithm, demonstrating the benefits of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)は、無線通信システムにおける複雑で動的なタスクに対処する強力なツールとして登場した。 しかし、この分野の研究は、特定の限られた条件に対するAIソリューションに焦点を当て、学習からモデルが妨げられ、無線通信システムにまたがるような一般的な状況に適応する。 本稿では,無線通信におけるスケーラブルなai統合を実現する上で,モデル一般化を実現する上で重要な役割を強調する。 我々は,モデル一般化のための設計原則を,頑健性のための環境,システム目標への適応性のための意図,ai駆動制御ループを減らすための制御タスクという3つの重要な領域で概説する。 これらの原則を実装することで、デプロイされたモデル数を減らし、多様な無線通信環境での適応性を高めることができる。 コミュニケーションシステムにおけるモデル一般化の課題に対処するために,トレーニングとデータ管理機能の集中化と分散データ生成を併用した学習アーキテクチャを提案する。 これらの概念を一般化リンク適応アルゴリズムの設計により説明し,提案手法の利点を示す。

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