論文の概要: Survey of Graph Neural Network for Internet of Things and NextG Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17309v1
- Date: Mon, 27 May 2024 16:10:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 14:33:59.933720
- Title: Survey of Graph Neural Network for Internet of Things and NextG Networks
- Title（参考訳）: モノのインターネットと次世代ネットワークのためのグラフニューラルネットワークの調査
- Authors: Sabarish Krishna Moorthy, Jithin Jagannath,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、洞察を効果的にモデル化し抽出するための有望なパラダイムとして登場した。
この調査は、GNNの用語、アーキテクチャ、および異なるタイプのGNNについて、詳細な説明を提供する。
次に、GNNがネットワークシステムや戦術システムにどのように活用されているかについて詳細な説明を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.591122855617648
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The exponential increase in Internet of Things (IoT) devices coupled with 6G pushing towards higher data rates and connected devices has sparked a surge in data. Consequently, harnessing the full potential of data-driven machine learning has become one of the important thrusts. In addition to the advancement in wireless technology, it is important to efficiently use the resources available and meet the users' requirements. Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as a promising paradigm for effectively modeling and extracting insights which inherently exhibit complex network structures due to its high performance and accuracy, scalability, adaptability, and resource efficiency. There is a lack of a comprehensive survey that focuses on the applications and advances GNN has made in the context of IoT and Next Generation (NextG) networks. To bridge that gap, this survey starts by providing a detailed description of GNN's terminologies, architecture, and the different types of GNNs. Then we provide a comprehensive survey of the advancements in applying GNNs for IoT from the perspective of data fusion and intrusion detection. Thereafter, we survey the impact GNN has made in improving spectrum awareness. Next, we provide a detailed account of how GNN has been leveraged for networking and tactical systems. Through this survey, we aim to provide a comprehensive resource for researchers to learn more about GNN in the context of wireless networks, and understand its state-of-the-art use cases while contrasting to other machine learning approaches. Finally, we also discussed the challenges and wide range of future research directions to further motivate the use of GNN for IoT and NextG Networks.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)デバイスが指数関数的に増加し、6Gがデータレートとコネクテッドデバイスを推し進めることで、データの急増が引き起こされた。
その結果、データ駆動機械学習の潜在能力を最大限に活用することが、重要な推力の1つとなった。
無線技術の進歩に加えて、利用可能なリソースを効率的に利用し、ユーザの要求を満たすことが重要である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、高いパフォーマンスと精度、スケーラビリティ、適応性、リソース効率のために、本質的に複雑なネットワーク構造を示す洞察を効果的にモデル化し、抽出するための、有望なパラダイムとして登場した。
GNNがIoTとNext Generation(NextG)ネットワークのコンテキストで行ったアプリケーションと進歩に焦点を当てた総合的な調査が欠如している。
このギャップを埋めるために、この調査はGNNの用語、アーキテクチャ、および異なるタイプのGNNについて詳細な説明を提供することから始まる。
次に、データ融合と侵入検出の観点から、IoTにGNNを適用する際の進歩に関する総合的な調査を行う。
その後,GNNがスペクトル認識に与える影響を調査した。
次に、GNNがネットワークシステムや戦術システムにどのように活用されているかについて詳細な説明を行う。
本調査では,研究者が無線ネットワークの文脈でGNNについてより深く学び,その最先端のユースケースを理解しながら,他の機械学習アプローチとは対照的な総合的なリソースを提供することを目的としている。
最後に、IoTおよびNextG NetworksにおけるGNNの利用をさらに動機付けるための課題と今後の研究方向性についても論じました。
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