論文の概要: Multi-Task Learning as enabler for General-Purpose AI-native RAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15197v1
- Date: Fri, 5 Apr 2024 21:12:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 11:06:36.876037
- Title: Multi-Task Learning as enabler for General-Purpose AI-native RAN
- Title（参考訳）: 汎用AIネイティブRANのためのマルチタスク学習
- Authors: Hasan Farooq, Julien Forgeat, Shruti Bothe, Kristijonas Cyras, Md Moin,
- Abstract要約: 本研究では、汎用AIネイティブ無線アクセスネットワーク(RAN)におけるマルチタスク学習(MTL)アプローチの有効性について検討する。
本研究は, (i) セカンダリキャリア予測, (ii) ユーザ位置予測, (iii) 屋内リンク分類, (iv) 視線リンク分類の4つのタスクに焦点を当てた。
モデルアーキテクチャ,損失と勾配のバランス戦略,分散学習トポロジ,データ空間,タスクグループ化など,MLLの多面的設計面を考慮した現実的なシミュレーションによる性能評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4295558450631414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The realization of data-driven AI-native architecture envisioned for 6G and beyond networks can eventually lead to multiple machine learning (ML) workloads distributed at the network edges driving downstream tasks like secondary carrier prediction, positioning, channel prediction etc. The independent life-cycle management of these edge-distributed independent multiple workloads sharing a resource-constrained compute node e.g., base station (BS) is a challenge that will scale with denser deployments. This study explores the effectiveness of multi-task learning (MTL) approaches in facilitating a general-purpose AI native Radio Access Network (RAN). The investigation focuses on four RAN tasks: (i) secondary carrier prediction, (ii) user location prediction, (iii) indoor link classification, and (iv) line-of-sight link classification. We validate the performance using realistic simulations considering multi-faceted design aspects of MTL including model architecture, loss and gradient balancing strategies, distributed learning topology, data sparsity and task groupings. The quantification and insights from simulations reveal that for the four RAN tasks considered (i) adoption of customized gate control-based expert architecture with uncertainty-based weighting makes MTL perform either best among all or at par with single task learning (STL) (ii) LoS classification task in MTL setting helps other tasks but its own performance is degraded (iii) for sparse training data, training a single global MTL model is helpful but MTL performance is on par with STL (iv) optimal set of group pairing exists for each task and (v) partial federation is much better than full model federation in MTL setting.
- Abstract（参考訳）: 6G以降のネットワークで想定されるデータ駆動型AIネイティブアーキテクチャの実現は、最終的には、セカンダリキャリア予測や位置決め、チャネル予測といった下流タスクを駆動するネットワークエッジに分散された複数の機械学習(ML)ワークロードにつながる可能性がある。
リソース制約のある計算ノードeg、ベースステーション(BS)を共有する、エッジ分散の独立した複数のワークロードの独立したライフサイクル管理は、より密集したデプロイメントでスケールする課題である。
本研究では、汎用AIネイティブ無線アクセスネットワーク(RAN)におけるマルチタスク学習(MTL)アプローチの有効性について検討する。
この調査は4つのRANタスクに焦点を当てている。
(i)二次キャリア予測
(ii)ユーザ位置予測
三 屋内リンク分類、及び
(4)ライン・オブ・ザ・リンク分類。
モデルアーキテクチャ,損失と勾配のバランス戦略,分散学習トポロジ,データ空間,タスクグループ化など,MLLの多面的設計面を考慮した現実的なシミュレーションによる性能評価を行った。
シミュレーションからの定量化と洞察から考える4つのRANタスクについて
(i)不確実性に基づく重み付けによるカスタマイズゲート制御によるエキスパートアーキテクチャの採用により、MLLは、すべてにおいて、あるいは単一タスク学習(STL)と同等のパフォーマンスを達成できる。
2 MTL設定におけるLoS分類タスクは、他のタスクに役立つが、そのパフォーマンスは劣化する
三 スパーストレーニングデータにおいては、単一のグローバルMTLモデルのトレーニングが有用であるが、MTL性能はSTLと同等である。
(四)各タスクに最適なグループペアリングのセットが存在し、
(v) 部分フェデレーションは, MTL設定におけるフルモデルフェデレーションよりもはるかに優れている。
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