論文の概要: GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge Transfer and Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16631v3
- Date: Sun, 04 May 2025 20:44:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.916922
- Title: GenAINet: Enabling Wireless Collective Intelligence via Knowledge Transfer and Reasoning
- Title（参考訳）: GenAINet:知識伝達と推論によるワイヤレス集団情報の実現
- Authors: Hang Zou, Qiyang Zhao, Samson Lasaulce, Lina Bariah, Mehdi Bennis, Merouane Debbah,
- Abstract要約: 本稿では,分散GenAIエージェントが任意のタスクを遂行するために知識を伝達するGenAINetフレームワークを提案する。
具体的には、GenAIエージェントが異質な生データから意味を抽出し、知識間の意味的関係を表す知識モデルを構築し、維持する。
このパラダイムの下では、目標とするタスクの複雑さによって、さまざまなレベルのコラボレーションが柔軟に達成できます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.97936220718295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) and communication networks are expected to have groundbreaking synergies for 6G. Connecting GenAI agents via a wireless network can potentially unleash the power of Collective Intelligence (CI) and pave the way for Artificial General Intelligence (AGI). However, current wireless networks are designed as a "data pipe" and are not suited to accommodate and leverage the power of GenAI. In this paper, we propose the GenAINet framework in which distributed GenAI agents communicate knowledge (facts, experiences, and methods) to accomplish arbitrary tasks. We first propose an architecture for a single GenAI agent and then provide a network architecture integrating GenAI capabilities to manage both network protocols and applications. Building on this, we investigate effective communication and reasoning problems by proposing a semantic-native GenAINet. Specifically, GenAI agents extract semantics from heterogeneous raw data, build and maintain a knowledge model representing the semantic relationships among pieces of knowledge, which is retrieved by GenAI models for planning and reasoning. Under this paradigm, different levels of collaboration can be achieved flexibly depending on the complexity of targeted tasks. Furthermore, we conduct two case studies in which, through wireless device queries, we demonstrate that extracting, compressing and transferring common knowledge can improve query accuracy while reducing communication costs; and in the wireless power control problem, we show that distributed agents can complete general tasks independently through collaborative reasoning without predefined communication protocols. Finally, we discuss challenges and future research directions in applying Large Language Models (LLMs) in 6G networks.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ人工知能(GenAI)と通信ネットワークは、6Gのための画期的なシナジーを持つことが期待されている。
無線ネットワークを介してGenAIエージェントを接続することは、集団知能(CI)の力を解き放ち、人工知能(AGI)への道を開く可能性がある。
しかし、現在の無線ネットワークは「データパイプ」として設計されており、GenAIのパワーに対応・活用するには適していない。
本稿では,分散GenAIエージェントが知識(ファクト,経験,方法)を伝達して任意のタスクを遂行するGenAINetフレームワークを提案する。
まず1つのGenAIエージェントのアーキテクチャを提案し、次にネットワークプロトコルとアプリケーションの両方を管理するためにGenAI機能を統合したネットワークアーキテクチャを提供する。
そこで本研究では,セマンティックネイティブなGenAINetを提案することによって,効果的なコミュニケーションと推論の問題について検討する。
具体的には、GenAIエージェントが異質な生データから意味を抽出し、知識の断片間の意味的関係を表す知識モデルを構築し、維持し、計画と推論のためにGenAIモデルによって検索する。
このパラダイムの下では、目標とするタスクの複雑さによって、さまざまなレベルのコラボレーションが柔軟に達成できます。
さらに、我々は、無線機器クエリを通じて、共通知識の抽出、圧縮、転送により、通信コストを低減しつつ、クエリの精度を向上させることを実証する2つのケーススタディを行い、また、無線電力制御問題においては、分散エージェントが、事前に定義された通信プロトコルを使わずに、協調推論によって、汎用タスクを独立に完了できることを示す。
最後に,6GネットワークにLarge Language Models (LLM)を適用する際の課題と今後の研究方向性について論じる。
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