論文の概要: Personalized Resource Allocation in Wireless Networks: An AI-Enabled and
Big Data-Driven Multi-Objective Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03867v1
- Date: Sat, 8 Jul 2023 00:26:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 16:57:30.339579
- Title: Personalized Resource Allocation in Wireless Networks: An AI-Enabled and
Big Data-Driven Multi-Objective Optimization
- Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるパーソナライズドリソース割り当て:ai対応およびビッグデータ駆動多目的最適化
- Authors: Rawan Alkurd, Ibrahim Abualhaol, Halim Yanikomeroglu
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.77447144331876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The design and optimization of wireless networks have mostly been based on
strong mathematical and theoretical modeling. Nonetheless, as novel
applications emerge in the era of 5G and beyond, unprecedented levels of
complexity will be encountered in the design and optimization of the network.
As a result, the use of Artificial Intelligence (AI) is envisioned for wireless
network design and optimization due to the flexibility and adaptability it
offers in solving extremely complex problems in real-time. One of the main
future applications of AI is enabling user-level personalization for numerous
use cases. AI will revolutionize the way we interact with computers in which
computers will be able to sense commands and emotions from humans in a
non-intrusive manner, making the entire process transparent to users. By
leveraging this capability, and accelerated by the advances in computing
technologies, wireless networks can be redesigned to enable the personalization
of network services to the user level in real-time. While current wireless
networks are being optimized to achieve a predefined set of quality
requirements, the personalization technology advocated in this article is
supported by an intelligent big data-driven layer designed to micro-manage the
scarce network resources. This layer provides the intelligence required to
decide the necessary service quality that achieves the target satisfaction
level for each user. Due to its dynamic and flexible design, personalized
networks are expected to achieve unprecedented improvements in optimizing two
contradicting objectives in wireless networks: saving resources and improving
user satisfaction levels.
- Abstract（参考訳）: 無線ネットワークの設計と最適化は、主に強力な数学的および理論的モデリングに基づいている。
それでも、5G以降の時代に新しいアプリケーションが出現すると、ネットワークの設計と最適化において、前例のないレベルの複雑さが生じることになる。
結果として、非常に複雑な問題をリアルタイムに解決できる柔軟性と適応性のために、ワイヤレスネットワークの設計と最適化のために人工知能(ai)の使用が想定されている。
aiの主な将来の応用の1つは、多くのユースケースで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。
aiは、コンピュータが人間から命令や感情を非インタラクティブな方法で感知し、プロセス全体をユーザに透明にするコンピュータとの対話方法に革命をもたらすだろう。
この機能を活用し、コンピューティング技術の進歩により、無線ネットワークを再設計し、ネットワークサービスのパーソナライズをリアルタイムに行えるようにすることができる。
現在の無線ネットワークは、予め定義された品質要件を満たすために最適化されているが、この論文で提唱されるパーソナライズ技術は、不足するネットワークリソース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。
このレイヤは、各ユーザの満足度レベルを達成するために必要なサービス品質を決定するために必要なインテリジェンスを提供する。
動的で柔軟な設計のため、パーソナライズされたネットワークは、リソースの節約とユーザ満足度の向上という2つの矛盾する目標を最適化することで、前例のない改善が期待されている。
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