論文の概要: Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04581v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 15:23:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 13:01:09.257366
- Title: Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions
- Title（参考訳）: 衛星地上ネットワーク統合のための大規模言語モデルの活用:最近の進歩と今後の方向性
- Authors: Shumaila Javaid, Ruhul Amin Khalil, Nasir Saeed, Bin He, Mohamed-Slim Alouini,
- Abstract要約: 統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。
本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.791246017237
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Integrated satellite, aerial, and terrestrial networks (ISATNs) represent a sophisticated convergence of diverse communication technologies to ensure seamless connectivity across different altitudes and platforms. This paper explores the transformative potential of integrating Large Language Models (LLMs) into ISATNs, leveraging advanced Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) capabilities to enhance these networks. We outline the current architecture of ISATNs and highlight the significant role LLMs can play in optimizing data flow, signal processing, and network management to advance 5G/6G communication technologies through advanced predictive algorithms and real-time decision-making. A comprehensive analysis of ISATN components is conducted, assessing how LLMs can effectively address traditional data transmission and processing bottlenecks. The paper delves into the network management challenges within ISATNs, emphasizing the necessity for sophisticated resource allocation strategies, traffic routing, and security management to ensure seamless connectivity and optimal performance under varying conditions. Furthermore, we examine the technical challenges and limitations associated with integrating LLMs into ISATNs, such as data integration for LLM processing, scalability issues, latency in decision-making processes, and the design of robust, fault-tolerant systems. The study also identifies key future research directions for fully harnessing LLM capabilities in ISATNs, which is crucial for enhancing network reliability, optimizing performance, and achieving a truly interconnected and intelligent global network system.
- Abstract（参考訳）: 統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は、様々な高度とプラットフォーム間のシームレスな接続を確保するために、多様な通信技術の洗練された収束を表現している。
本稿では,Large Language Models(LLM)をISATNに統合し,AI(Advanced Artificial Intelligence)と機械学習(ML)機能を活用してこれらのネットワークを拡張可能な変換可能性について検討する。
我々はISATNの現在のアーキテクチャを概説し、LLMがデータフロー、信号処理、ネットワーク管理を最適化し、先進的な予測アルゴリズムとリアルタイム意思決定を通じて5G/6G通信技術の進歩に果たす重要な役割を強調した。
ISATN コンポーネントの包括的な分析を行い,従来のデータ転送や処理のボトルネックに対して LLM が効果的に対処できるかを評価する。
本論文は、ISATNにおけるネットワーク管理の課題を考察し、様々な条件下でのシームレスな接続性と最適な性能を確保するために、高度なリソース割り当て戦略、トラフィックルーティング、セキュリティ管理の必要性を強調した。
さらに,LLM処理のデータ統合,スケーラビリティ問題,意思決定プロセスのレイテンシ,堅牢でフォールトトレラントなシステムの設計など,ILSNにLLMを統合する際の技術的課題と限界について検討する。
この研究は、ネットワーク信頼性の向上、性能の最適化、真に相互接続されたインテリジェントなグローバルネットワークシステムの実現に不可欠であるISATNにおけるLLM機能を完全に活用するための重要な研究方向性を明らかにした。
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