論文の概要: Future-Proofing Mobile Networks: A Digital Twin Approach to Multi-Signal Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15520v2
• Date: Tue, 6 Aug 2024 07:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 18:22:38.842715
• Title: Future-Proofing Mobile Networks: A Digital Twin Approach to Multi-Signal Management
• Title（参考訳）: 未来のモバイルネットワーク:マルチシグナル管理のためのデジタルツインアプローチ
• Authors: Roberto Morabito, Bivek Pandey, Paulius Daubaris, Yasith R Wanigarathna, Sasu Tarkoma,
• Abstract要約: デジタルツイン(DT)は、将来の無線ネットワークにおいて重要な技術となることが期待されている。 我々のフレームワークは多様なデータソースを統合し、ネットワーク性能に関するリアルタイムで総合的な洞察を提供する。 従来の分析は、Generative AI(GenAI)のような新しいAIモデルに依存するように進化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5341871361006456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital Twins (DTs) are set to become a key enabling technology in future wireless networks, with their use in network management increasing significantly. We developed a DT framework that leverages the heterogeneity of network access technologies as a resource for enhanced network performance and management, enabling smart data handling in the physical network. Tested in a Campus Area Network environment, our framework integrates diverse data sources to provide real-time, holistic insights into network performance and environmental sensing. We also envision that traditional analytics will evolve to rely on emerging AI models, such as Generative AI (GenAI), while leveraging current analytics capabilities. This capacity can simplify analytics processes through advanced ML models, enabling descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics in a unified fashion. Finally, we present specific research opportunities concerning interoperability aspects and envision aligning advancements in DT technology with evolved AI integration.
• Abstract（参考訳）: デジタルツイン(DT)は、将来の無線ネットワークにおいて鍵となる技術となり、ネットワーク管理における利用が著しく増加する。 我々は、ネットワークアクセス技術の異質性を生かしたDTフレームワークを開発し、ネットワーク性能と管理を向上し、物理ネットワークにおけるスマートデータ処理を可能にする。 このフレームワークは,キャンパスエリアネットワーク環境において,様々なデータソースを統合し,ネットワーク性能と環境センシングに関するリアルタイムで総合的な洞察を提供する。 私たちはまた、従来の分析が、現在の分析機能を活用しながら、Generative AI(GenAI)のような新しいAIモデルに依存するように進化することを期待しています。 このキャパシティは、高度なMLモデルによる分析プロセスを単純化し、統一された方法で記述、診断、予測、規範分析を可能にする。 最後に、相互運用性に関する具体的な研究機会を示し、進化したAI統合によるDT技術の進歩の整合を構想する。

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