論文の概要: An Overview of Machine Learning-Enabled Optimization for Reconfigurable Intelligent Surfaces-Aided 6G Networks: From Reinforcement Learning to Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17439v1
• Date: Thu, 9 May 2024 03:07:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-02 14:30:04.777297
• Title: An Overview of Machine Learning-Enabled Optimization for Reconfigurable Intelligent Surfaces-Aided 6G Networks: From Reinforcement Learning to Large Language Models
• Title（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェス支援6Gネットワークのための機械学習による最適化の概観:強化学習から大規模言語モデルへ
• Authors: Hao Zhou, Chengming Hu, Xue Liu,
• Abstract要約: RIS支援6Gネットワークに対する機械学習(ML)対応最適化の概要について述べる。 既存の研究と異なり、大規模言語モデル(LLM)がRLとどのように組み合わせてネットワーク最適化問題に対処できるかをさらに議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.3772708546698
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Reconfigurable intelligent surface (RIS) becomes a promising technique for 6G networks by reshaping signal propagation in smart radio environments. However, it also leads to significant complexity for network management due to the large number of elements and dedicated phase-shift optimization. In this work, we provide an overview of machine learning (ML)-enabled optimization for RIS-aided 6G networks. In particular, we focus on various reinforcement learning (RL) techniques, e.g., deep Q-learning, multi-agent reinforcement learning, transfer reinforcement learning, hierarchical reinforcement learning, and offline reinforcement learning. Different from existing studies, this work further discusses how large language models (LLMs) can be combined with RL to handle network optimization problems. It shows that LLM offers new opportunities to enhance the capabilities of RL algorithms in terms of generalization, reward function design, multi-modal information processing, etc. Finally, we identify the future challenges and directions of ML-enabled optimization for RIS-aided 6G networks.
• Abstract（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェス (RIS) は, スマート無線環境における信号伝搬の変換によって, 6G ネットワークにおいて有望な技術となる。 しかし、これはまた、多数の要素と専用の位相シフト最適化のため、ネットワーク管理に重大な複雑さをもたらす。 本研究では、RIS支援6Gネットワークに対する機械学習(ML)対応最適化の概要について述べる。 特に,様々な強化学習(RL)技術,例えば深層Q-ラーニング,マルチエージェント強化学習,転送強化学習,階層強化学習,オフライン強化学習に着目した。 既存の研究と異なり、大規模言語モデル(LLM)がRLとどのように組み合わせてネットワーク最適化問題に対処できるかをさらに議論する。 LLMは、一般化、報酬関数設計、マルチモーダル情報処理などの観点から、RLアルゴリズムの能力を向上する新たな機会を提供することを示している。 最後に、RIS支援6GネットワークにおけるML対応最適化の今後の課題と方向性を明らかにする。

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