論文の概要: Automatic AI Model Selection for Wireless Systems: Online Learning via Digital Twinning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15819v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 11:17:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 20:25:27.735208
• Title: Automatic AI Model Selection for Wireless Systems: Online Learning via Digital Twinning
• Title（参考訳）: ワイヤレスシステムのためのAIモデル自動選択:デジタルツインニングによるオンライン学習
• Authors: Qiushuo Hou, Matteo Zecchin, Sangwoo Park, Yunlong Cai, Guanding Yu, Kaushik Chowdhury, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: AIベースのアプリケーションは、スケジューリングや電力制御などの機能を実行するために、インテリジェントコントローラにデプロイされる。 コンテキストとAIモデルのパラメータのマッピングは、ゼロショット方式で理想的に行われる。 本稿では,AMSマッピングのオンライン最適化のための一般的な手法を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.332027356848094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In modern wireless network architectures, such as O-RAN, artificial intelligence (AI)-based applications are deployed at intelligent controllers to carry out functionalities like scheduling or power control. The AI "apps" are selected on the basis of contextual information such as network conditions, topology, traffic statistics, and design goals. The mapping between context and AI model parameters is ideally done in a zero-shot fashion via an automatic model selection (AMS) mapping that leverages only contextual information without requiring any current data. This paper introduces a general methodology for the online optimization of AMS mappings. Optimizing an AMS mapping is challenging, as it requires exposure to data collected from many different contexts. Therefore, if carried out online, this initial optimization phase would be extremely time consuming. A possible solution is to leverage a digital twin of the physical system to generate synthetic data from multiple simulated contexts. However, given that the simulator at the digital twin is imperfect, a direct use of simulated data for the optimization of the AMS mapping would yield poor performance when tested in the real system. This paper proposes a novel method for the online optimization of AMS mapping that corrects for the bias of the simulator by means of limited real data collected from the physical system. Experimental results for a graph neural network-based power control app demonstrate the significant advantages of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: O-RANのような現代の無線ネットワークアーキテクチャでは、人工知能(AI)ベースのアプリケーションは、スケジューリングや電力制御などの機能を実行するためにインテリジェントコントローラにデプロイされる。 AI"アプリ"は、ネットワーク条件、トポロジ、トラフィック統計、設計目標などのコンテキスト情報に基づいて選択される。 コンテキストとAIモデルパラメータのマッピングは、現在のデータを必要としないコンテキスト情報のみを活用する自動モデル選択(AMS)マッピングを通じて、ゼロショットで理想的に行われる。 本稿では,AMSマッピングのオンライン最適化のための一般的な手法を紹介する。 AMSマッピングの最適化は、さまざまなコンテキストから収集されたデータを公開する必要があるため、難しい。 したがって、オンラインに実行された場合、この初期最適化フェーズは非常に時間がかかります。 可能な解決策は、物理システムのデジタルツインを利用して、複数のシミュレートされたコンテキストから合成データを生成することである。 しかし、デジタルツインのシミュレータが不完全なことを考えると、AMSマッピングの最適化にシミュレーションデータを直接使用すると、実際のシステムでのテストでは性能が低下する。 本稿では,物理システムから収集した限られた実データを用いて,シミュレータのバイアスを補正するAMSマッピングのオンライン最適化手法を提案する。 グラフニューラルネットワークに基づく電力制御アプリの実験結果から,提案手法の利点が示された。

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