論文の概要: Distributed AI Platform for the 6G RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03747v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 18:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 16:40:48.996436
• Title: Distributed AI Platform for the 6G RAN
• Title（参考訳）: 6G RANのための分散AIプラットフォーム
• Authors: Ganesh Ananthanarayanan, Xenofon Foukas, Bozidar Radunovic, Yongguang Zhang,
• Abstract要約: 複雑なRAN問題を解決する上で、AIは重要な有効要因として現れます。 これらの課題に対処する既存のアプローチは、真にAIネイティブな6Gネットワークのビジョンを実現するには不十分である。 このソリューションの欠如によって動機づけられた同社は、汎用的な分散AIプラットフォームアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1924413019103692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cellular Radio Access Networks (RANs) are rapidly evolving towards 6G, driven by the need to reduce costs and introduce new revenue streams for operators and enterprises. In this context, AI emerges as a key enabler in solving complex RAN problems spanning both the management and application domains. Unfortunately, and despite the undeniable promise of AI, several practical challenges still remain, hindering the widespread adoption of AI applications in the RAN space. This article attempts to shed light to these challenges and argues that existing approaches in addressing them are inadequate for realizing the vision of a truly AI-native 6G network. Motivated by this lack of solutions, it proposes a generic distributed AI platform architecture, tailored to the needs of an AI-native RAN and discusses its alignment with ongoing standardization efforts.
• Abstract（参考訳）: 携帯電話無線アクセスネットワーク(RAN)は、コスト削減と事業者や企業向けの新たな収益源の導入の必要性から、急速に6Gに進化している。 このような状況下では、管理ドメインとアプリケーションドメインの両方にまたがる複雑なRAN問題を解決する上で、AIは重要な実現要因として現れます。 残念なことに、そしてAIの不確実な約束にもかかわらず、いくつかの実践的な課題がまだ残っており、RAN空間におけるAIアプリケーションの普及を妨げている。 この記事では、これらの課題に光を当てようと試み、それに対応する既存のアプローチは、真にAIネイティブな6Gネットワークのビジョンを実現するには不十分である、と論じる。 このソリューションの欠如によって動機づけられた同社は、AIネイティブRANのニーズに合わせて、汎用的な分散AIプラットフォームアーキテクチャを提案し、現在進行中の標準化活動との整合性について議論している。

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