論文の概要: Generative AI Agent for Next-Generation MIMO Design: Fundamentals, Challenges, and Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08878v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 02:39:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 18:13:13.361842
- Title: Generative AI Agent for Next-Generation MIMO Design: Fundamentals, Challenges, and Vision
- Title（参考訳）: 次世代MIMO設計のための生成AIエージェント:基礎,課題,ビジョン
- Authors: Zhe Wang, Jiayi Zhang, Hongyang Du, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Bo Ai, Khaled B. Letaief,
- Abstract要約: 次世代の多重入力多重出力(MIMO)はインテリジェントでスケーラブルであることが期待される。
本稿では、カスタマイズされた特殊コンテンツを生成することができる生成型AIエージェントの概念を提案する。
本稿では、生成AIエージェントをパフォーマンス分析に活用することの有効性を示す2つの説得力のあるケーススタディを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.4345564864002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Next-generation multiple input multiple output (MIMO) is expected to be intelligent and scalable. In this paper, we study generative artificial intelligence (AI) agent-enabled next-generation MIMO design. Firstly, we provide an overview of the development, fundamentals, and challenges of the next-generation MIMO. Then, we propose the concept of the generative AI agent, which is capable of generating tailored and specialized contents with the aid of large language model (LLM) and retrieval augmented generation (RAG). Next, we comprehensively discuss the features and advantages of the generative AI agent framework. More importantly, to tackle existing challenges of next-generation MIMO, we discuss generative AI agent-enabled next-generation MIMO design, from the perspective of performance analysis, signal processing, and resource allocation. Furthermore, we present two compelling case studies that demonstrate the effectiveness of leveraging the generative AI agent for performance analysis in complex configuration scenarios. These examples highlight how the integration of generative AI agents can significantly enhance the analysis and design of next-generation MIMO systems. Finally, we discuss important potential research future directions.
- Abstract（参考訳）: 次世代の多重入力多重出力(MIMO)はインテリジェントでスケーラブルであることが期待される。
本稿では,AIエージェントを用いた次世代MIMO設計について検討する。
まず,次世代MIMOの開発,基本,課題について概説する。
そこで我々は,大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)の助けを借りて,カスタマイズされた,専門的なコンテンツを生成できる生成AIエージェントの概念を提案する。
次に、生成AIエージェントフレームワークの特徴と利点を包括的に議論する。
より重要なことは、次世代MIMOの既存の課題に取り組むために、性能分析、信号処理、資源割り当ての観点から、生成型AIエージェント対応の次世代MIMO設計について議論する。
さらに、複雑な構成シナリオにおいて、生成AIエージェントをパフォーマンス分析に活用することの有効性を実証する2つの説得力のあるケーススタディを示す。
これらの例は、生成型AIエージェントの統合が、次世代MIMOシステムの解析と設計を大幅に向上させる方法を示している。
最後に,今後の重要な研究の方向性について論じる。
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