論文の概要: Emergent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning for Future Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06021v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 07:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 13:59:43.186539
• Title: Emergent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning for Future Wireless Networks
• Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークのためのマルチエージェント強化学習における創発的コミュニケーション
• Authors: Marwa Chafii, Salmane Naoumi, Reda Alami, Ebtesam Almazrouei, Mehdi Bennis, Merouane Debbah
• Abstract要約: 創発的コミュニケーションを用いたマルチエージェント強化学習(EC-MARL)は,高次元連続制御問題に対処するための有望な解である。 本稿では,将来の6G無線ネットワークにおけるEC-MARLの重要性を述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.678152524314225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In different wireless network scenarios, multiple network entities need to cooperate in order to achieve a common task with minimum delay and energy consumption. Future wireless networks mandate exchanging high dimensional data in dynamic and uncertain environments, therefore implementing communication control tasks becomes challenging and highly complex. Multi-agent reinforcement learning with emergent communication (EC-MARL) is a promising solution to address high dimensional continuous control problems with partially observable states in a cooperative fashion where agents build an emergent communication protocol to solve complex tasks. This paper articulates the importance of EC-MARL within the context of future 6G wireless networks, which imbues autonomous decision-making capabilities into network entities to solve complex tasks such as autonomous driving, robot navigation, flying base stations network planning, and smart city applications. An overview of EC-MARL algorithms and their design criteria are provided while presenting use cases and research opportunities on this emerging topic.
• Abstract（参考訳）: 異なる無線ネットワークのシナリオでは、複数のネットワークエンティティが最小の遅延とエネルギー消費で共通のタスクを達成するために協力する必要がある。 将来の無線ネットワークでは、ダイナミックで不確定な環境で高次元データを交換することが必要となり、通信制御タスクの実装は困難かつ複雑になる。 創発的コミュニケーションを用いたマルチエージェント強化学習(EC-MARL)は、エージェントが複雑なタスクを解決するために創発的コミュニケーションプロトコルを構築する協調方式で、部分的に観測可能な状態を持つ高次元連続制御問題に対処するための有望なソリューションである。 本稿では, 自律走行, ロボットナビゲーション, 飛行基地局ネットワーク計画, スマートシティアプリケーションといった複雑な課題を解決するために, 自律的な意思決定能力をネットワークエンティティに組み込む6G無線ネットワークにおけるEC-MARLの重要性を述べる。 ec-marlアルゴリズムとその設計基準の概要は、この新たなトピックでユースケースと研究機会を提示しながら提供されている。

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