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。
関連論文リスト
- What If We Had Used a Different App? Reliable Counterfactual KPI Analysis in Wireless Systems [52.499838151272016]
本稿では、無線アクセスネットワーク(RAN)によって異なるアプリが実装された場合、キーパフォーマンス指標(KPI)の値を推定する「What-if」問題に対処する。
本稿では,推定値に対して信頼度の高い「エラーバー」を提供する無線システムに対する共形予測に基づく対実解析手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T18:47:26Z) - Exploiting and Securing ML Solutions in Near-RT RIC: A Perspective of an xApp [9.199924426745948]
Open Radio Access Networks (O-RAN) は破壊的な技術として登場している。
O-RANは、5Gと6Gのデプロイメント以上のネットワークプロバイダにとって魅力的なものだ。
RAN Intelligent Controllers (RIC)上でxAppsやrAppsのような機械学習(ML)ソリューションなどのカスタムアプリケーションをデプロイする能力は、ネットワーク機能やリソースの最適化において大きな可能性を秘めている。
しかし、O-RANとRCCのオープン性、初期標準、分散アーキテクチャは、複数の攻撃ベクトルを通じて悪用可能な脆弱性を多数導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T06:12:57Z) - Open RAN LSTM Traffic Prediction and Slice Management using Deep
Reinforcement Learning [7.473473066047965]
本稿では,分散深部強化学習(DDRL)を用いたORANスライシングの新しい手法を提案する。
シミュレーションの結果,ネットワーク性能が著しく向上し,特に違反の低減が図られた。
これは、動的xAppの一部として、予測rAppと分散アクターの情報を共同で使用することの重要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T22:43:07Z) - AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation [61.455159391215915]
AutoGenはオープンソースのフレームワークで、複数のエージェントを介してLLMアプリケーションを構築することができる。
AutoGenエージェントはカスタマイズ可能で、変換可能で、LLM、ヒューマンインプット、ツールの組み合わせを使った様々なモードで操作できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T05:57:52Z) - Actor-Critic Network for O-RAN Resource Allocation: xApp Design,
Deployment, and Analysis [3.8073142980733]
Open Radio Access Network (O-RAN)は、オープンネス、インテリジェンス、自動制御を可能にする新しいRANアーキテクチャを導入した。
RAN Intelligent Controller (RIC)は、RANコントローラの設計とデプロイのためのプラットフォームを提供する。
xAppsは、機械学習(ML)アルゴリズムを活用してほぼリアルタイムで動作することで、この責任を負うアプリケーションである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-26T19:12:18Z) - Intelligent Closed-loop RAN Control with xApps in OpenRAN Gym [28.37831674645226]
オープンRANのインテリジェント閉ループ制御のためのAI/MLソリューションの設計方法について論じる。
我々は、OpenRAN Gymを通じて、O-RAN RAN Intelligent Controller (RIC)上でインスタンス化されたxAppにこれらのソリューションを組み込む方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T14:09:12Z) - TinyMLOps: Operational Challenges for Widespread Edge AI Adoption [4.110617007156225]
エッジデバイス上でアプリケーションを運用する場合、TinyML実践者が考慮する必要があるいくつかの課題をリストアップする。
私たちは、アプリケーションの監視や管理、MLOpsプラットフォームの共通機能といったタスクに集中し、エッジデプロイメントの分散特性によってそれらがいかに複雑であるかを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-21T12:36:12Z) - Auto-Split: A General Framework of Collaborative Edge-Cloud AI [49.750972428032355]
本稿では,Huawei Cloudのエッジクラウド共同プロトタイプであるAuto-Splitの技法と技術実践について述べる。
私たちの知る限りでは、Deep Neural Network(DNN)分割機能を提供する既存の産業製品はありません。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T08:03:29Z) - Distributed Learning in Wireless Networks: Recent Progress and Future
Challenges [170.35951727508225]
次世代のワイヤレスネットワークは、エッジデバイスが収集するさまざまな種類のデータを分析する多くの機械学習ツールやアプリケーションを可能にする。
エッジデバイスが生データ交換なしでMLモデルを協調的にトレーニングできるようにする手段として,分散学習と推論技術が提案されている。
本稿では,ワイヤレスエッジネットワーク上で分散学習を効率的に効果的に展開する方法を包括的に研究する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-05T20:57:56Z) - AutoGAN-Distiller: Searching to Compress Generative Adversarial Networks [98.71508718214935]
既存のGAN圧縮アルゴリズムは、特定のGANアーキテクチャの処理と損失に限られている。
近年の深部圧縮におけるAutoMLの成功に触発されて,GAN圧縮にAutoMLを導入し,AutoGAN-Distillerフレームワークを開発した。
我々はAGDを画像翻訳と超解像の2つの代表的なGANタスクで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T07:56:24Z) - Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G
Networks [84.2155885234293]
まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。
このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-22T14:38:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。