Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Generative AI with Network Digital Twins for Enhanced Network Operations

論文の概要: Integrating Generative AI with Network Digital Twins for Enhanced Network Operations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17112v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 19:54:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:21:22.748400
Title: Integrating Generative AI with Network Digital Twins for Enhanced Network Operations
Title（参考訳）: ネットワーク操作強化のための生成AIとネットワークディジタルツインの統合
Authors: Kassi Muhammad, Teef David, Giulia Nassisid, Tina Farus,
Abstract要約: 本稿では,ネットワークディジタル双生児と生成AIの相乗効果について検討する。生成AIがネットワークデジタル双生児の精度と運用効率をいかに向上させるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As telecommunications networks become increasingly complex, the integration of advanced technologies such as network digital twins and generative artificial intelligence (AI) emerges as a pivotal solution to enhance network operations and resilience. This paper explores the synergy between network digital twins, which provide a dynamic virtual representation of physical networks, and generative AI, particularly focusing on Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs). We propose a novel architectural framework that incorporates these technologies to significantly improve predictive maintenance, network scenario simulation, and real-time data-driven decision-making. Through extensive simulations, we demonstrate how generative AI can enhance the accuracy and operational efficiency of network digital twins, effectively handling real-world complexities such as unpredictable traffic loads and network failures. The findings suggest that this integration not only boosts the capability of digital twins in scenario forecasting and anomaly detection but also facilitates a more adaptive and intelligent network management system.
Abstract（参考訳）: 通信ネットワークが複雑化するにつれ、ネットワークデジタルツインや生成人工知能(AI)といった先進技術の統合が、ネットワークの運用とレジリエンスを高めるための重要なソリューションとして現れます。本稿では、物理ネットワークの動的仮想表現を提供するネットワークデジタルツインと、生成AIの相乗効果について考察する。本稿では,これらの技術を組み込んで予測保守,ネットワークシナリオシミュレーション,リアルタイムデータ駆動意思決定などを大幅に改善する新しいアーキテクチャフレームワークを提案する。予測不能なトラフィック負荷やネットワーク障害といった現実的な複雑さを効果的に処理することで,生成AIがネットワークディジタルツインの精度と運用効率を向上することを示す。この統合は、シナリオ予測や異常検出におけるデジタルツインの能力を高めるだけでなく、より適応的でインテリジェントなネットワーク管理システムを促進することを示唆している。

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