論文の概要: Towards Intent-Based Network Management: Large Language Models for
Intent Extraction in 5G Core Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02238v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 17:29:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 17:58:06.021095
- Title: Towards Intent-Based Network Management: Large Language Models for
Intent Extraction in 5G Core Networks
- Title（参考訳）: インテントベースネットワークマネジメントに向けて:5gコアネットワークにおけるインテント抽出のための大規模言語モデル
- Authors: Dimitrios Michael Manias and Ali Chouman and Abdallah Shami
- Abstract要約: 機械学習と人工知能を第5世代(5G)ネットワークに統合することで、ネットワークインテリジェンスの限界が明らかになった。
本稿では,5Gおよび次世代インテントベースネットワークのためのLLM(Large Language Model)の開発について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.34201838565296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Machine Learning and Artificial Intelligence (ML/AI) into
fifth-generation (5G) networks has made evident the limitations of network
intelligence with ever-increasing, strenuous requirements for current and
next-generation devices. This transition to ubiquitous intelligence demands
high connectivity, synchronicity, and end-to-end communication between users
and network operators, and will pave the way towards full network automation
without human intervention. Intent-based networking is a key factor in the
reduction of human actions, roles, and responsibilities while shifting towards
novel extraction and interpretation of automated network management. This paper
presents the development of a custom Large Language Model (LLM) for 5G and
next-generation intent-based networking and provides insights into future LLM
developments and integrations to realize end-to-end intent-based networking for
fully automated network intelligence.
- Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能(ml/ai)を第5世代(5g)ネットワークに統合することで、ネットワークインテリジェンスの限界が顕在化し、現在のデバイスや次世代デバイスに対する厳しい要求が高まっている。
このユビキタスインテリジェンスへの移行は、ユーザとネットワークオペレータ間の高接続性、同期性、エンドツーエンドの通信を必要とする。
インテントベースのネットワークは、人間の行動、役割、責任を減らし、新規な抽出と自動ネットワーク管理の解釈へと移行する上で重要な要素である。
本稿では,5Gおよび次世代インテントベースネットワークのためのLLM(Large Language Model)の開発について紹介し,完全なネットワークインテリジェンスのためのエンドツーエンドインテントベースネットワークを実現するためのLCM開発と統合について考察する。
関連論文リスト
- AI Flow at the Network Edge [58.31090055138711]
AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。
この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T12:51:17Z) - Zero-Touch Networks: Towards Next-Generation Network Automation [21.003217781832923]
Zero-touch Network and Service Management (ZSM)フレームワークは、第5世代(5G)とBeyond(5G+)ネットワークの管理において、新たなパラダイムである。
ZSMフレームワークは、機械学習(ML)のような高度な技術を活用して、インテリジェントな意思決定を可能にし、人間の介入を減らす。
本稿では,ZSMフレームワーク内のゼロタッチネットワーク(ZTN)について,ネットワーク最適化,トラフィック監視,エネルギー効率,次世代ネットワークのセキュリティ面について調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T09:21:41Z) - Foundation Model Based Native AI Framework in 6G with Cloud-Edge-End
Collaboration [56.330705072736166]
基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、意図認識型PFMのカスタマイズアプローチを提供し、新しいクラウド-エッジコラボレーションパラダイムを概説する。
実例として,無線通信システムにおける最大和率を達成するために,このフレームワークをオーケストレーションに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T15:19:40Z) - Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected
Intelligence [51.269276328087855]
エッジ人工知能(Edge AI)は、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。
この記事では、ユーザのさまざまな要件を満たすために自動的に組織化し、適応し、最適化する、自律的なエッジAIシステムのビジョンを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-06T05:16:55Z) - Artificial Intelligence Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and
Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。
いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。
本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-17T03:00:24Z) - A Model Drift Detection and Adaptation Framework for 5G Core Networks [3.5573601621032935]
本稿では,5Gコアネットワークのためのモデルドリフト検出および適応モジュールを提案する。
5Gコアネットワークの機能プロトタイプを使用して、ユーザの振る舞いのドリフトをエミュレートし、提案したフレームワークをデプロイしてテストする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T13:29:38Z) - Towards Supporting Intelligence in 5G/6G Core Networks: NWDAF
Implementation and Initial Analysis [3.5573601621032935]
本稿では,NWDAFをオープンソースソフトウェアを用いて開発した5Gネットワークに組み込む。
5Gネットワークの期待される限界は,6Gネットワーク開発へのモチベーションとして議論される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-30T14:15:46Z) - Introduction to the Artificial Intelligence that can be applied to the
Network Automation Journey [68.8204255655161]
Intent-Based Networking - Concepts and Definitions"ドキュメントには、NetDevOpsに関わる可能性のあるエコシステムのさまざまな部分について記述されている。
認識、生成、翻訳、精巧な機能には、アルゴリズムを実装するための新しい方法が必要だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-02T08:12:08Z) - Q-Learning for Conflict Resolution in B5G Network Automation [0.9625436987364907]
この研究は、中央集権的なオーケストレーションの代替として、ネットワーク自動化におけるコンフリクト解決のための広範囲なインテリジェンスを探求する。
ネットワーク自動化のためのQラーニング分散アプローチを提案し,ネットワークスライス自動スケーリングへの応用について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T11:00:16Z) - Deep-Mobility: A Deep Learning Approach for an Efficient and Reliable 5G
Handover [0.0]
5Gセルネットワークは世界中に展開されており、このアーキテクチャは超高密度ネットワーク(UDN)デプロイメントをサポートしている。
小細胞はエンドユーザに5G接続を提供する上で非常に重要な役割を担います。
従来のハンドオーバ改善方式とは対照的に,ネットワークモビリティを管理するために,深層学習ニューラルネットワーク(DLNN)を実装した「ディープ・モビリティ」モデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-17T00:31:37Z) - Towards Self-learning Edge Intelligence in 6G [143.1821636135413]
エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス、Edge Intelligence、別名エッジネイティブ人工知能(AI))は、AI、通信ネットワーク、モバイルエッジコンピューティングのシームレスな統合に焦点を当てた新興技術フレームワークである。
本稿では、6GにおけるエッジネイティブAIの重要な要件と課題を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T02:16:40Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。