Fugu-MT 論文翻訳(概要): Resource-efficient Generative Mobile Edge Networks in 6G Era: Fundamentals, Framework and Case Study

論文の概要: Resource-efficient Generative Mobile Edge Networks in 6G Era: Fundamentals, Framework and Case Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12063v1
Date: Tue, 19 Dec 2023 11:31:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-20 15:49:53.426606
Title: Resource-efficient Generative Mobile Edge Networks in 6G Era: Fundamentals, Framework and Case Study
Title（参考訳）: 6G時代の資源効率の良いモバイルエッジネットワーク:基礎・枠組み・事例研究
Authors: Bingkun Lai, Jinbo Wen, Jiawen Kang, Hongyang Du, Jiangtian Nie, Changyan Yi, Dong In Kim, Shengli Xie
Abstract要約: 6G(Sixth-Generation)技術が登場し、無線通信と接続性に革命をもたらすさまざまなモバイルエッジネットワークを実現している。生成人工知能をモバイルエッジネットワークに統合することにより、生成するモバイルエッジネットワークは、無線通信ネットワークのインテリジェンスと効率を高める大きな可能性を秘めている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.493220206852275
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the next-generation wireless communication system, Sixth-Generation (6G) technologies are emerging, enabling various mobile edge networks that can revolutionize wireless communication and connectivity. By integrating Generative Artificial Intelligence (GAI) with mobile edge networks, generative mobile edge networks possess immense potential to enhance the intelligence and efficiency of wireless communication networks. In this article, we propose the concept of generative mobile edge networks and overview widely adopted GAI technologies and their applications in mobile edge networks. We then discuss the potential challenges faced by generative mobile edge networks in resource-constrained scenarios. To address these challenges, we develop a universal resource-efficient generative incentive mechanism framework, in which we design resource-efficient methods for network overhead reduction, formulate appropriate incentive mechanisms for the resource allocation problem, and utilize Generative Diffusion Models (GDMs) to find the optimal incentive mechanism solutions. Furthermore, we conduct a case study on resource-constrained mobile edge networks, employing model partition for efficient AI task offloading and proposing a GDM-based Stackelberg model to motivate edge devices to contribute computing resources for mobile edge intelligence. Finally, we propose several open directions that could contribute to the future popularity of generative mobile edge networks.
Abstract（参考訳）: 次世代無線通信システムとして、第6世代(6g)技術が登場し、無線通信と接続に革命をもたらす様々なモバイルエッジネットワークを可能にしている。生成人工知能(GAI)をモバイルエッジネットワークに統合することにより、生成する移動エッジネットワークは、無線通信ネットワークのインテリジェンスと効率を高める大きな可能性を持っている。本稿では,創発的モバイルエッジネットワークの概念を提案し,gai技術とそのモバイルエッジネットワークへの応用について概説する。次に、資源制約のあるシナリオにおいて、生成的モバイルエッジネットワークが直面する潜在的な課題について論じる。これらの課題に対処するため,ネットワークオーバヘッド削減のための資源効率の高い手法を設計し,資源割り当て問題に対する適切なインセンティブメカニズムを定式化し,生成拡散モデル(GDM)を用いて最適インセンティブメカニズムの解を求める,汎用的なリソース効率な生成インセンティブメカニズムフレームワークを開発した。さらに,リソース制約のあるモバイルエッジネットワークのケーススタディを行い,効率的なaiタスクオフロードのためのモデルパーティショニングと,モバイルエッジインテリジェンスのためのコンピューティングリソースに貢献するエッジデバイスを動機付けるためにgdmベースのstackelbergモデルを提案する。最後に,生成するモバイルエッジネットワークの今後の普及に寄与するいくつかのオープンな方向を提案する。

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