論文の概要: Wireless Network Digital Twin for 6G: Generative AI as A Key Enabler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17451v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 08:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:20:02.589697
• Title: Wireless Network Digital Twin for 6G: Generative AI as A Key Enabler
• Title（参考訳）: 6G用ワイヤレスネットワークデジタルツイン : キーエンバータとしてのジェネレーティブAI
• Authors: Zhenyu Tao, Wei Xu, Yongming Huang, Xiaoyun Wang, Xiaohu You,
• Abstract要約: 本稿では、メッセージレベルとポリシーレベルの両方で、階層的生成型AI対応無線ネットワークディジタルツインを提案する。 6G時代の無線ネットワークディジタル双生児のオープンな研究課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.65556658250277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital twin, which enables emulation, evaluation, and optimization of physical entities through synchronized digital replicas, has gained increasing attention as a promising technology for intricate wireless networks. For 6G, numerous innovative wireless technologies and network architectures have posed new challenges in establishing wireless network digital twins. To tackle these challenges, artificial intelligence (AI), particularly the flourishing generative AI, emerges as a potential solution. In this article, we discuss emerging prerequisites for wireless network digital twins considering the complicated network architecture, tremendous network scale, extensive coverage, and diversified application scenarios in the 6G era. We further explore the applications of generative AI, such as Transformer and diffusion model, to empower the 6G digital twin from multiple perspectives including physical-digital modeling, synchronization, and slicing capability. Subsequently, we propose a hierarchical generative AI-enabled wireless network digital twin at both the message-level and policy-level, and provide a typical use case with numerical results to validate the effectiveness and efficiency. Finally, open research issues for wireless network digital twins in the 6G era are discussed.
• Abstract（参考訳）: デジタル・ツイン(Digital twin)は、デジタル・レプリカを同期させることで物理的実体のエミュレーション、評価、最適化を可能にするもので、複雑な無線ネットワークのための有望な技術として注目されている。 6Gでは、多くの革新的な無線技術とネットワークアーキテクチャが、無線ネットワークデジタルツインを確立する上で新たな課題を提起している。 これらの課題に対処するために、人工知能(AI)、特に繁栄する生成AIは、潜在的な解決策として現れます。 本稿では, 複雑なネットワークアーキテクチャ, ネットワーク規模, 広範囲にわたるカバレッジ, 6G 時代における多様なアプリケーションシナリオを考慮した, 無線ネットワークディジタル双生児の新たな前提条件について論じる。 さらに,トランスフォーマーや拡散モデルなどの生成AIを用いて,物理的デジタルモデリング,同期,スライシング能力など,多視点から6Gディジタル双生児に力を与える方法についても検討する。 その後、メッセージレベルとポリシーレベルの両方で、階層的生成型AI対応無線ネットワークディジタルツインを提案し、その有効性と有効性を検証するために、数値的な結果を伴う典型的なユースケースを提供する。 最後に6G時代の無線ネットワークディジタル双生児のオープンな研究課題について論じる。

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