論文の概要: Communication and Control Co-Design in 6G: Sequential Decision-Making with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06227v2
• Date: Mon, 9 Sep 2024 11:38:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 01:51:43.170527
• Title: Communication and Control Co-Design in 6G: Sequential Decision-Making with LLMs
• Title（参考訳）: 6Gにおける通信と制御の協調設計--LCMを用いた逐次決定-
• Authors: Xianfu Chen, Celimuge Wu, Yi Shen, Yusheng Ji, Tsutomu Yoshinaga, Qiang Ni, Charilaos C. Zarakovitis, Honggang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,6世代無線ネットワークにおける制御システムについて考察する。 マルコフ決定過程として,コミュニケーションの逐次的共同設計決定と離散時間地平線制御を定式化する。 提案するフレームワークは,大規模言語モデルを強化学習の要素に統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.186988759534856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article investigates a control system within the context of six-generation wireless networks. The control performance optimization confronts the technical challenges that arise from the intricate interactions between communication and control sub-systems, asking for a co-design. Accounting for the system dynamics, we formulate the sequential co-design decision-makings of communication and control over the discrete time horizon as a Markov decision process, for which a practical offline learning framework is proposed. Our proposed framework integrates large language models into the elements of reinforcement learning. We present a case study on the age of semantics-aware communication and control co-design to showcase the potentials from our proposed learning framework. Furthermore, we discuss the open issues remaining to make our proposed offline learning framework feasible for real-world implementations, and highlight the research directions for future explorations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,6世代無線ネットワークにおける制御システムについて考察する。 制御性能の最適化は、コミュニケーションと制御サブシステムの間の複雑な相互作用から生じる技術的課題に直面し、共同設計を求める。 システムダイナミクスを考慮し、マルコフ決定プロセスとしてコミュニケーションと離散時間地平線制御の逐次的共同設計決定を定式化し、実用的なオフライン学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,大規模言語モデルを強化学習の要素に統合する。 本稿では,セマンティックス・アウェア・コミュニケーションとコントロール・コデザインの年代を事例として,提案する学習フレームワークの可能性を実証する。 さらに,提案するオフライン学習フレームワークを実世界の実装で実現可能にするためのオープンな課題について論じ,今後の研究の方向性を明らかにする。

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