論文の概要: Generative AI for the Optimization of Next-Generation Wireless Networks: Basics, State-of-the-Art, and Open Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17454v1
- Date: Wed, 22 May 2024 14:56:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 00:20:06.407969
- Title: Generative AI for the Optimization of Next-Generation Wireless Networks: Basics, State-of-the-Art, and Open Challenges
- Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークの最適化のための生成AI:基礎,現状,オープンチャレンジ
- Authors: Fahime Khoramnejad, Ekram Hossain,
- Abstract要約: 生成AI(GAI)はその独特な強みのために強力なツールとして出現する。
GAIは現実世界のネットワークデータから学習し、その複雑さを捉えている。
本稿では、xG無線ネットワークにおいて、GAIベースのモデルが最適化の機会を解放する方法を調査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.707122626823248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Next-generation (xG) wireless networks, with their complex and dynamic nature, present significant challenges to using traditional optimization techniques. Generative AI (GAI) emerges as a powerful tool due to its unique strengths. Unlike traditional optimization techniques and other machine learning methods, GAI excels at learning from real-world network data, capturing its intricacies. This enables safe, offline exploration of various configurations and generation of diverse, unseen scenarios, empowering proactive, data-driven exploration and optimization for xG networks. Additionally, GAI's scalability makes it ideal for large-scale xG networks. This paper surveys how GAI-based models unlock optimization opportunities in xG wireless networks. We begin by providing a review of GAI models and some of the major communication paradigms of xG (e.g., 6G) wireless networks. We then delve into exploring how GAI can be used to improve resource allocation and enhance overall network performance. Additionally, we briefly review the networking requirements for supporting GAI applications in xG wireless networks. The paper further discusses the key challenges and future research directions in leveraging GAI for network optimization. Finally, a case study demonstrates the application of a diffusion-based GAI model for load balancing, carrier aggregation, and backhauling optimization in non-terrestrial networks, a core technology of xG networks. This case study serves as a practical example of how the combination of reinforcement learning and GAI can be implemented to address real-world network optimization problems.
- Abstract（参考訳）: 次世代(xG)無線ネットワークは、その複雑でダイナミックな性質を持ち、従来の最適化技術を使用する上で重要な課題を提示する。
生成AI(GAI)はその独特な強みのために強力なツールとして出現する。
従来の最適化手法やその他の機械学習手法とは異なり、GAIは現実世界のネットワークデータから学習し、その複雑さを捉えている。
これにより、さまざまな構成の安全でオフラインな探索と、さまざまな、目に見えないシナリオの生成が可能になり、xGネットワークのプロアクティブでデータ駆動の探索と最適化が強化される。
さらに、GAIのスケーラビリティは、大規模なxGネットワークに最適である。
本稿では、xG無線ネットワークにおいて、GAIベースのモデルが最適化の機会を解放する方法を調査する。
まず、GAIモデルとxG(eg, 6G)無線ネットワークの主要な通信パラダイムのレビューから始める。
次に、リソース割り当てを改善し、ネットワーク全体のパフォーマンスを向上させるために、GAIをどのように利用できるかを探る。
さらに、xG無線ネットワークにおけるGAIアプリケーションサポートのネットワーク要件についても概説する。
さらに,ネットワーク最適化にGAIを活用する上での課題と今後の研究方向性について論じる。
最後に、XGネットワークの中核技術である地球外ネットワークにおける負荷分散、キャリア集約、バックハウリング最適化のための拡散型GAIモデルの適用例を示した。
このケーススタディは、実世界のネットワーク最適化問題に対処するために、強化学習とGAIの組み合わせをどのように実装するかの実践例である。
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