論文の概要: Generative Diffusion-based Contract Design for Efficient AI Twins Migration in Vehicular Embodied AI Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01176v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 02:20:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 22:50:44.178681
- Title: Generative Diffusion-based Contract Design for Efficient AI Twins Migration in Vehicular Embodied AI Networks
- Title（参考訳）: 粘着型AIネットワークにおける効率的なAI双対移動のための拡散型契約設計
- Authors: Yue Zhong, Jiawen Kang, Jinbo Wen, Dongdong Ye, Jiangtian Nie, Dusit Niyato, Xiaozheng Gao, Shengli Xie,
- Abstract要約: Embodied AIは、サイバースペースと物理空間のギャップを埋める、急速に進歩する分野だ。
VEANETでは、組み込まれたAIツインが車載AIアシスタントとして機能し、自律運転をサポートするさまざまなタスクを実行する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.15079732226397
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Embodied AI is a rapidly advancing field that bridges the gap between cyberspace and physical space, enabling a wide range of applications. This evolution has led to the development of the Vehicular Embodied AI NETwork (VEANET), where advanced AI capabilities are integrated into vehicular systems to enhance autonomous operations and decision-making. Embodied agents, such as Autonomous Vehicles (AVs), are autonomous entities that can perceive their environment and take actions to achieve specific goals, actively interacting with the physical world. Embodied twins are digital models of these embodied agents, with various embodied AI twins for intelligent applications in cyberspace. In VEANET, embodied AI twins act as in-vehicle AI assistants to perform diverse tasks supporting autonomous driving using generative AI models. Due to limited computational resources of AVs, these AVs often offload computationally intensive tasks, such as constructing and updating embodied AI twins, to nearby RSUs. However, since the rapid mobility of AVs and the limited provision coverage of a single RSU, embodied AI twins require dynamic migrations from current RSU to other RSUs in real-time, resulting in the challenge of selecting suitable RSUs for efficient embodied AI twins migrations. Given information asymmetry, AVs cannot know the detailed information of RSUs. To this end, in this paper, we construct a multi-dimensional contract theoretical model between AVs and alternative RSUs. Considering that AVs may exhibit irrational behavior, we utilize prospect theory instead of expected utility theory to model the actual utilities of AVs. Finally, we employ a generative diffusion model-based algorithm to identify the optimal contract designs. Compared with traditional deep reinforcement learning algorithms, numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
- Abstract（参考訳）: Embodied AIは、サイバースペースと物理空間のギャップを埋め、幅広いアプリケーションを可能にする、急速に進歩する分野である。
この進化はVehicular Embodied AI NET(VEANET)の開発につながった。
自律走行車 (AVs) のような身体的エージェントは、環境を知覚し、特定の目標を達成するために行動を起こすことができる自律的な実体であり、物理的世界と積極的に相互作用する。
エンボディード・ツイン(Embodied twins)は、これらのエンボディードエージェントのデジタルモデルであり、サイバースペースにおけるインテリジェントな応用のための様々なエンボディードAIツインである。
VEANETでは、組み込まれたAIツインが車載AIアシスタントとして機能し、生成AIモデルを使用して自律運転をサポートするさまざまなタスクを実行する。
AVの計算資源が限られているため、これらのAVは、組み込みAIツインの構築や更新など、計算集約的なタスクを近くのRSUにオフロードすることが多い。
しかし、AVの迅速な移動と単一のRSUの限られた供給範囲のため、インボデードAIツインは、現在のRSUから他のRSUへの動的移行をリアルタイムで要求する。
情報非対称性が与えられた場合、AVはRSUの詳細な情報を知ることができない。
そこで本稿では, AV と代替 RSU の多次元契約理論モデルを構築した。
AVが不合理な振る舞いを示す可能性があることを考慮し、予測ユーティリティ理論の代わりに予測理論を用いて、AVの実際のユーティリティをモデル化する。
最後に、最適契約設計を特定するために、生成拡散モデルに基づくアルゴリズムを用いる。
従来の強化学習アルゴリズムと比較して,提案手法の有効性を数値的に示す。
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