論文の概要: Learning Wireless Data Knowledge Graph for Green Intelligent Communications: Methodology and Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10365v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 07:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 17:33:19.971310
• Title: Learning Wireless Data Knowledge Graph for Green Intelligent Communications: Methodology and Experiments
• Title（参考訳）: グリーンインテリジェント通信のための無線データ知識グラフの学習方法と実験
• Authors: Yongming Huang, Xiaohu You, Hang Zhan, Shiwen He, Ningning Fu, Wei Xu,
• Abstract要約: 我々は,知識グラフ(KG)の概念をモバイルネットワークのインテリジェントな操作操作に統合した,広汎なマルチレベル(PML)ネイティブAIアーキテクチャを提案する。 我々は、無線通信ネットワークから収集された大規模で複雑なデータを特徴付け、様々なデータフィールド間の関係を分析する。 このアーキテクチャは、AIトレーニング、推論、検証プロセスを強化するだけでなく、通信ネットワークのリソースの浪費とオーバーヘッドを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.82287751359216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent communications have played a pivotal role in shaping the evolution of 6G networks. Native artificial intelligence (AI) within green communication systems must meet stringent real-time requirements. To achieve this, deploying lightweight and resource-efficient AI models is necessary. However, as wireless networks generate a multitude of data fields and indicators during operation, only a fraction of them imposes significant impact on the network AI models. Therefore, real-time intelligence of communication systems heavily relies on a small but critical set of the data that profoundly influences the performance of network AI models. These challenges underscore the need for innovative architectures and solutions. In this paper, we propose a solution, termed the pervasive multi-level (PML) native AI architecture, which integrates the concept of knowledge graph (KG) into the intelligent operational manipulations of mobile networks, resulting in the establishment of a wireless data KG. Leveraging the wireless data KG, we characterize the massive and complex data collected from wireless communication networks and analyze the relationships among various data fields. The obtained graph of data field relations enables the on-demand generation of minimal and effective datasets, referred to as feature datasets, tailored to specific application requirements. Consequently, this architecture not only enhances AI training, inference, and validation processes but also significantly reduces resource wastage and overhead for communication networks. To implement this architecture, we have developed a specific solution comprising a spatio-temporal heterogeneous graph attention neural network model (STREAM) as well as a feature dataset generation algorithm. Experiments are conducted to validate the effectiveness of the proposed architecture.
• Abstract（参考訳）: インテリジェント通信は、6Gネットワークの進化を形作る上で重要な役割を担っている。 グリーン通信システム内のネイティブ人工知能(AI)は、厳しいリアルタイム要求を満たす必要がある。 これを実現するには、軽量でリソース効率のよいAIモデルをデプロイする必要がある。 しかしながら、無線ネットワークは運用中に多数のデータフィールドとインジケータを生成するため、ネットワークAIモデルに重大な影響を与えるのはわずかである。 したがって、通信システムのリアルタイムインテリジェンスは、ネットワークAIモデルの性能に大きな影響を与える、小さなが重要なデータのセットに大きく依存する。 これらの課題は、革新的なアーキテクチャとソリューションの必要性を浮き彫りにしている。 本稿では,モバイルネットワークのインテリジェントな操作操作に知識グラフ(KG)の概念を統合することで,無線データKGの確立を実現する,PML(Pervasive Multi-level)ネイティブAIアーキテクチャを提案する。 無線データKGを利用して、無線通信ネットワークから収集された大規模で複雑なデータを特徴付け、様々なデータフィールド間の関係を分析する。 データフィールド関係の得られたグラフは、特定のアプリケーション要求に合わせて調整された機能データセットと呼ばれる、最小限で効果的なデータセットをオンデマンドで生成することを可能にする。 その結果、このアーキテクチャはAIトレーニング、推論、検証プロセスを強化するだけでなく、通信ネットワークのリソースの浪費やオーバーヘッドを大幅に削減する。 このアーキテクチャを実装するために、時空間異種グラフ注意ニューラルネットワークモデル(STREAM)と特徴データセット生成アルゴリズムを組み合わせた特定のソリューションを開発した。 提案アーキテクチャの有効性を検証する実験を行った。

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