論文の概要: Causal Reasoning: Charting a Revolutionary Course for Next-Generation AI-Native Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13223v3
• Date: Thu, 1 Feb 2024 01:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 19:15:03.495692
• Title: Causal Reasoning: Charting a Revolutionary Course for Next-Generation AI-Native Wireless Networks
• Title（参考訳）: 因果推論:次世代AI-Native Wireless Networkの革命的コースをグラフ化する
• Authors: Christo Kurisummoottil Thomas, Christina Chaccour, Walid Saad, Merouane Debbah and Choong Seon Hong
• Abstract要約: 次世代無線ネットワーク(例:6G)は人工知能(AI)ネイティブである。 本稿では、新たな因果推論分野を基盤として、AIネイティブな無線ネットワークを構築するための新しいフレームワークを紹介する。 因果発見と表現によって対処できる無線ネットワークの課題をいくつか挙げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.246437631458356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the basic premise that next-generation wireless networks (e.g., 6G) will be artificial intelligence (AI)-native, to date, most existing efforts remain either qualitative or incremental extensions to existing "AI for wireless" paradigms. Indeed, creating AI-native wireless networks faces significant technical challenges due to the limitations of data-driven, training-intensive AI. These limitations include the black-box nature of the AI models, their curve-fitting nature, which can limit their ability to reason and adapt, their reliance on large amounts of training data, and the energy inefficiency of large neural networks. In response to these limitations, this article presents a comprehensive, forward-looking vision that addresses these shortcomings by introducing a novel framework for building AI-native wireless networks; grounded in the emerging field of causal reasoning. Causal reasoning, founded on causal discovery, causal representation learning, and causal inference, can help build explainable, reasoning-aware, and sustainable wireless networks. Towards fulfilling this vision, we first highlight several wireless networking challenges that can be addressed by causal discovery and representation, including ultra-reliable beamforming for terahertz (THz) systems, near-accurate physical twin modeling for digital twins, training data augmentation, and semantic communication. We showcase how incorporating causal discovery can assist in achieving dynamic adaptability, resilience, and cognition in addressing these challenges. Furthermore, we outline potential frameworks that leverage causal inference to achieve the overarching objectives of future-generation networks, including intent management, dynamic adaptability, human-level cognition, reasoning, and the critical element of time sensitivity.
• Abstract（参考訳）: 次世代無線ネットワーク(例えば6G)が人工知能(AI)ネイティブであるという基本的な前提にもかかわらず、既存の「無線用AI」パラダイムへの定性的または漸進的な拡張は依然として残っている。 実際、AIネイティブな無線ネットワークを作ることは、データ駆動のトレーニング集約型AIの限界のために、重要な技術的課題に直面している。 これらの制限には、aiモデルのブラックボックスの性質、推論と適応の能力を制限する曲線適合性、大量のトレーニングデータへの依存、大規模ニューラルネットワークのエネルギー効率の非効率などが含まれる。 これらの制限に対応するために、この記事では、AIネイティブな無線ネットワークを構築するための新しいフレームワークを導入することで、これらの欠点に対処する包括的で先進的なビジョンを提示します。 因果的発見、因果的表現学習、因果的推論に基づく因果的推論は、説明可能で合理的で持続可能なワイヤレスネットワークを構築するのに役立つ。 このビジョンの実現に向けて、我々はまず、テラヘルツ(THz)システムのための超信頼性ビームフォーミング、ディジタル双生児のためのほぼ正確な物理双対モデリング、トレーニングデータ拡張、セマンティックコミュニケーションなど、因果発見と表現によって対処できるいくつかの無線ネットワーク課題を強調した。 これらの課題に対処する上で,因果的発見が動的適応性,レジリエンス,認知を達成する上でどのように役立つかを紹介する。 さらに,意図管理や動的適応性,人間レベルの認識,推論,時間感受性の重要な要素など,次世代ネットワークの包括的な目標を達成するために因果推論を利用する潜在的なフレームワークについて概説する。

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