論文の概要: WirelessAgent: Large Language Model Agents for Intelligent Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07964v1
- Date: Thu, 12 Sep 2024 11:48:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 16:48:47.847317
- Title: WirelessAgent: Large Language Model Agents for Intelligent Wireless Networks
- Title（参考訳）: WirelessAgent: インテリジェント無線ネットワークのための大規模言語モデルエージェント
- Authors: Jingwen Tong, Jiawei Shao, Qiong Wu, Wei Guo, Zijian Li, Zehong Lin, Jun Zhang,
- Abstract要約: 無線ネットワークは、規模と複雑さの増大により、ますます課題に直面している。
これらの課題は、特に今後の6Gネットワークにおいて、高度なAI駆動戦略の必要性を浮き彫りにしている。
我々は、無線ネットワークにおける複雑なタスクを管理できるAIエージェントを開発するための新しいアプローチであるWirelessAgentを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.722524706176767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wireless networks are increasingly facing challenges due to their expanding scale and complexity. These challenges underscore the need for advanced AI-driven strategies, particularly in the upcoming 6G networks. In this article, we introduce WirelessAgent, a novel approach leveraging large language models (LLMs) to develop AI agents capable of managing complex tasks in wireless networks. It can effectively improve network performance through advanced reasoning, multimodal data processing, and autonomous decision making. Thereafter, we demonstrate the practical applicability and benefits of WirelessAgent for network slicing management. The experimental results show that WirelessAgent is capable of accurately understanding user intent, effectively allocating slice resources, and consistently maintaining optimal performance.
- Abstract（参考訳）: 無線ネットワークは、規模と複雑さの増大により、ますます課題に直面している。
これらの課題は、特に今後の6Gネットワークにおいて、高度なAI駆動戦略の必要性を浮き彫りにしている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用し,複雑なタスクを無線ネットワークで管理できるAIエージェントを開発するための新しいアプローチである WirelessAgentを紹介する。
高度な推論、マルチモーダルデータ処理、自律的な意思決定を通じて、ネットワーク性能を効果的に向上させることができる。
その後,ネットワークスライシング管理における WirelessAgent の実用性とメリットを実証した。
実験の結果、WirelessAgentはユーザの意図を正確に理解し、スライスリソースを効果的に割り当て、常に最適な性能を維持することができることがわかった。
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