論文の概要: At the Dawn of Generative AI Era: A Tutorial-cum-Survey on New Frontiers
in 6G Wireless Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18587v1
- Date: Fri, 2 Feb 2024 06:23:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-03 19:10:39.883525
- Title: At the Dawn of Generative AI Era: A Tutorial-cum-Survey on New Frontiers
in 6G Wireless Intelligence
- Title（参考訳）: 次世代AI時代の幕開け:6Gワイヤレスインテリジェンスの新しいフロンティアに関するチュートリアル
- Authors: Abdulkadir Celik, Ahmed M. Eltawil
- Abstract要約: ジェネレーティブAI(Generative AI、ジェネレーティブAI)は、入力データの基盤となるデータ分布、パターン、特徴を識別できるジェネレーティブモデル(GM)である。
これにより、GenAIは、実世界のデータが不足し、不完全で、取得にコストがかかり、モデル化や理解が難しい、無線領域において重要な資産となる。
我々は、セマンティック/THz/ニアフィールド通信、ISAC、超大型アンテナアレイ、デジタルツイン、AI生成コンテンツサービス、モバイルエッジコンピューティングとエッジAI、敵対的ML、信頼に値する6Gネットワーク研究の先駆的な領域におけるGMの役割を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.847999494242387
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The majority of data-driven wireless research leans heavily on discriminative
AI (DAI) that requires vast real-world datasets. Unlike the DAI, Generative AI
(GenAI) pertains to generative models (GMs) capable of discerning the
underlying data distribution, patterns, and features of the input data. This
makes GenAI a crucial asset in wireless domain wherein real-world data is often
scarce, incomplete, costly to acquire, and hard to model or comprehend. With
these appealing attributes, GenAI can replace or supplement DAI methods in
various capacities. Accordingly, this combined tutorial-survey paper commences
with preliminaries of 6G and wireless intelligence by outlining candidate 6G
applications and services, presenting a taxonomy of state-of-the-art DAI
models, exemplifying prominent DAI use cases, and elucidating the multifaceted
ways through which GenAI enhances DAI. Subsequently, we present a tutorial on
GMs by spotlighting seminal examples such as generative adversarial networks,
variational autoencoders, flow-based GMs, diffusion-based GMs, generative
transformers, large language models, to name a few. Contrary to the prevailing
belief that GenAI is a nascent trend, our exhaustive review of approximately
120 technical papers demonstrates the scope of research across core wireless
research areas, including physical layer design; network optimization,
organization, and management; network traffic analytics; cross-layer network
security; and localization & positioning. Furthermore, we outline the central
role of GMs in pioneering areas of 6G network research, including
semantic/THz/near-field communications, ISAC, extremely large antenna arrays,
digital twins, AI-generated content services, mobile edge computing and edge
AI, adversarial ML, and trustworthy AI. Lastly, we shed light on the
multifarious challenges ahead, suggesting potential strategies and promising
remedies.
- Abstract（参考訳）: データ駆動ワイヤレス研究の大多数は、膨大な現実世界のデータセットを必要とする差別的AI(DAI)に大きく依存している。
DAIとは異なり、生成AI(GenAI)は、入力データの基盤となるデータ分布、パターン、特徴を識別できる生成モデル(GM)に関連する。
これにより、GenAIは、実世界のデータが不足し、不完全で、取得にコストがかかり、モデル化や理解が難しい、無線領域において重要な資産となる。
これらの魅力的な属性により、GenAIは様々な能力でDAIメソッドを置換または補うことができる。
そこで,本論文は6Gの予備研究と無線インテリジェンスを併用し,候補6Gアプリケーションとサービスを概説し,最先端のDAIモデルの分類を示し,著名なDAIのユースケースを実証し,GenAIがDAIを強化する多面的な方法を明らかにする。
次に, 生成逆数ネットワーク, 変分オートエンコーダ, フローベースGM, 拡散ベースGM, 生成変換器, 大規模言語モデルなどの例に注目して, GMに関するチュートリアルを示す。
GenAIが初期段階の傾向であるという一般的な信念とは対照的に、約120の技術的論文の総括的なレビューでは、物理層設計、ネットワーク最適化、組織、管理、ネットワークトラフィック分析、クロス層ネットワークセキュリティ、ローカライゼーションと位置決めなど、中核的なワイヤレス研究領域における研究の範囲が示されている。
さらに,semantic/thz/near-field communications, isac, 超大規模アンテナアレイ, digital twins, ai- generated content services, mobile edge computing and edge ai, adversarial ml, trustworthy aiなど6gネットワーク研究の先駆的分野におけるgmの役割について概説する。
最後に、私たちは、今後のさまざまな課題に光を当て、潜在的な戦略と今後の改善を提案しました。
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