論文の概要: Strategic Demand-Planning in Wireless Networks: Can Generative-AI Save Spectrum and Energy?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02292v2
• Date: Sun, 01 Dec 2024 11:31:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:09.475023
• Title: Strategic Demand-Planning in Wireless Networks: Can Generative-AI Save Spectrum and Energy?
• Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるストラテジック・デマンド・プランニング:生成AIはスペクトルとエネルギーを節約できるか?
• Authors: Berk Çiloğlu, Görkem Berkay Koç, Afsoon Alidadi Shamsabadi, Metin Ozturk, Halim Yanikomeroglu,
• Abstract要約: 本稿では、需要ラベル付け、需要形成、需要再スケジューリングによる戦略的需要計画の概念を紹介する。 GenAIは、無線ネットワークにおける需要形成を容易にする強力なツールとして提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.59973153669422
• License:
• Abstract: Generative-AI (GenAI), a novel technology capable of producing various types of outputs, including text, images, and videos, offers significant potential for wireless communications. This article introduces the concept of strategic demand-planning through demand-labeling, demand-shaping, and demand-rescheduling. Accordingly, GenAI is proposed as a powerful tool to facilitate demand-shaping in wireless networks. More specifically, GenAI is used to compress and convert the content of various types (e.g., from a higher bandwidth mode to a lower one, such as from a video to text), which subsequently enhances performance of wireless networks in various usage scenarios, such as cell-switching, user association and load balancing, interference management, as well as disasters and unusual gatherings. Therefore, GenAI can serve a function in saving energy and spectrum in wireless networks. With recent advancements in AI, including sophisticated algorithms like large language models and the development of more powerful hardware built exclusively for AI tasks, such as AI accelerators, the concept of demand-planning, particularly demand-shaping through GenAI, becomes increasingly relevant. Furthermore, recent efforts to make GenAI accessible on devices, such as user terminals, make the implementation of this concept even more straightforward and feasible.
• Abstract（参考訳）: Generative-AI(GenAI)は、テキスト、画像、ビデオなど、様々な種類の出力を生成できる新しい技術であり、無線通信において大きな可能性を秘めている。 本稿では、需要ラベル付け、需要形成、需要再スケジューリングによる戦略的需要計画の概念を紹介する。 そのため、無線ネットワークにおける需要形成を容易にする強力なツールとして、GenAIが提案されている。 具体的には、GenAIは、セルスイッチング、ユーザアソシエーション、ロードバランシング、干渉管理、災害や異常な集合などの様々な利用シナリオにおいて、無線ネットワークの性能を向上させる様々なタイプのコンテンツ(例えば、ビデオからテキストへの高帯域幅モードから低帯域への変換)を圧縮・変換するために使用される。 したがって、GenAIは無線ネットワークにおけるエネルギーとスペクトルの節約に役立てることができる。 大規模言語モデルのような高度なアルゴリズムや、AIアクセラレータのようなAIタスク専用に開発されたより強力なハードウェアの開発など、AIの最近の進歩により、需要計画の概念、特にGenAIによる需要形成がますます重要になっている。 さらに、ユーザ端末などのデバイスでGenAIを利用できるようにしようとする最近の取り組みにより、この概念の実装はより簡単で実現可能になった。

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