論文の概要: Mobile Edge Computing and AI Enabled Web3 Metaverse over 6G Wireless Communications: A Deep Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06293v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 10:49:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 16:08:05.079262
• Title: Mobile Edge Computing and AI Enabled Web3 Metaverse over 6G Wireless Communications: A Deep Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: モバイルエッジコンピューティングとAIがWeb3メタバースを6G無線通信で実現 - 深層強化学習アプローチ
• Authors: Wenhan Yu, Terence Jie Chua, Jun Zhao
• Abstract要約: インタラクティブで没入的なソーシャル化体験は、Metaverseの約束の1つだ。 メタバースにおけるスムーズでシームレスで没入的な社会化体験に必要な計算は過大評価される。 本稿では,マルチチャネル無線ネットワーク上でのマルチユーザ・ソーシャル化において蓄積された経験を蓄積するための新しいQoSモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47302625959368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Metaverse is gaining attention among academics as maturing technologies empower the promises and envisagements of a multi-purpose, integrated virtual environment. An interactive and immersive socialization experience between people is one of the promises of the Metaverse. In spite of the rapid advancements in current technologies, the computation required for a smooth, seamless and immersive socialization experience in the Metaverse is overbearing, and the accumulated user experience is essential to be considered. The computation burden calls for computation offloading, where the integration of virtual and physical world scenes is offloaded to an edge server. This paper introduces a novel Quality-of-Service (QoS) model for the accumulated experience in multi-user socialization on a multichannel wireless network. This QoS model utilizes deep reinforcement learning approaches to find the near-optimal channel resource allocation. Comprehensive experiments demonstrate that the adoption of the QoS model enhances the overall socialization experience.
• Abstract（参考訳）: 成熟技術が多目的統合仮想環境の約束と啓発を促進する中、メタバースは学者の間で注目を集めている。 人との対話的で没入的なソーシャル化体験は、Metaverseの約束のひとつだ。 現在の技術の急速な進歩にもかかわらず、メタバースにおけるスムーズでシームレスで没入的な社会化体験に必要な計算は、過剰であり、累積ユーザエクスペリエンスを考えることが不可欠である。 計算負荷は計算のオフロードを要求し、仮想世界と物理世界のシーンの統合はエッジサーバにオフロードされる。 本稿では,マルチチャネル無線ネットワークにおけるマルチユーザ社会化における累積体験のためのqos(quality-of-service)モデルを提案する。 このQoSモデルは、準最適チャネルリソース割り当てを見つけるために、深層強化学習アプローチを利用する。 総合的な実験により、QoSモデルの採用が全体的な社会化体験を促進することが示されている。

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