論文の概要: xApp Distillation: AI-based Conflict Mitigation in B5G O-RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03068v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 12:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 14:16:16.242430
• Title: xApp Distillation: AI-based Conflict Mitigation in B5G O-RAN
• Title（参考訳）: xApp蒸留:B5G O-RANにおけるAIベースの衝突軽減
• Authors: Hakan Erdol, Xiaoyang Wang, Robert Piechocki, George Oikonomou, Arjun Parekh,
• Abstract要約: 我々は、複数のxAppから知識を抽出し、Previous xAppsの機能を保持した単一モデルをトレーニングする方法を提案する。 性能評価では、競合緩和スキームの比較により、最大で6倍のネットワーク障害が発生する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.699162549701823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancements of machine learning-based (ML) decision-making algorithms created various research and industrial opportunities. One of these areas is ML-based near-real-time network management applications (xApps) in Open-Radio Access Network (O-RAN). Normally, xApps are designed solely for the desired objectives, and fine-tuned for deployment. However, telecommunication companies can employ multiple xApps and deploy them in overlapping areas. Consider the different design objectives of xApps, the deployment might cause conflicts. To prevent such conflicts, we proposed the xApp distillation method that distills knowledge from multiple xApps, then uses this knowledge to train a single model that has retained the capabilities of Previous xApps. Performance evaluations show that compared conflict mitigation schemes can cause up to six times more network outages than xApp distillation in some cases.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく意思決定アルゴリズム(ML)の進歩は、様々な研究と産業の機会を生み出した。 これらの領域の1つは、Open-Radio Access Network (O-RAN)におけるMLベースのニアリアルタイムネットワーク管理アプリケーション(xApps)である。 通常、xAppsは望ましい目的のためにのみ設計され、デプロイ用に微調整されている。 しかし、通信会社は複数のxAppを使用でき、重複する領域にデプロイすることができる。 xAppsの異なる設計目標を考えると、デプロイメントが競合を引き起こす可能性がある。 このような衝突を防ぐため,我々は,複数のxAppから知識を蒸留するxApp蒸留法を提案し,その知識を用いて,Previous xAppsの機能を維持した単一モデルのトレーニングを行った。 性能評価は、競合緩和方式の比較により、xApp蒸留の最大6倍のネットワーク障害を引き起こす可能性があることを示している。

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