論文の概要: MAC Revivo: Artificial Intelligence Paves the Way

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15820v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 09:36:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:17:11.052744
• Title: MAC Revivo: Artificial Intelligence Paves the Way
• Title（参考訳）: MAC Revivo:人工知能が道を開く
• Authors: Jinzhe Pan, Jingqing Wang, Zelin Yun, Zhiyong Xiao, Yuehui Ouyang, Wenchi Cheng, Wei Zhang,
• Abstract要約: IoT(Internet of Things)におけるWi-FiおよびBluetooth機能の導入は、産業、科学、医療(ISM)バンドにおいて大きな干渉と混雑を引き起こしている。 従来の Wi-Fi Medium Access Control (MAC) の設計は、ネットワーク品質・オブ・サービス(QoS)の性能を確保しながら、ますます複雑な無線環境を管理する上で大きな課題に直面している。 AI-MACは、機械学習アルゴリズムを用いて、ネットワーク条件の変化に動的に適応し、チャネルアクセスを最適化し、干渉を緩和し、決定論的レイテンシを確保する革新的なアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.37122567357174
• License:
• Abstract: The vast adoption of Wi-Fi and/or Bluetooth capabilities in Internet of Things (IoT) devices, along with the rapid growth of deployed smart devices, has caused significant interference and congestion in the industrial, scientific, and medical (ISM) bands. Traditional Wi-Fi Medium Access Control (MAC) design faces significant challenges in managing increasingly complex wireless environments while ensuring network Quality of Service (QoS) performance. This paper explores the potential integration of advanced Artificial Intelligence (AI) methods into the design of Wi-Fi MAC protocols. We propose AI-MAC, an innovative approach that employs machine learning algorithms to dynamically adapt to changing network conditions, optimize channel access, mitigate interference, and ensure deterministic latency. By intelligently predicting and managing interference, AI-MAC aims to provide a robust solution for next generation of Wi-Fi networks, enabling seamless connectivity and enhanced QoS. Our experimental results demonstrate that AI-MAC significantly reduces both interference and latency, paving the way for more reliable and efficient wireless communications in the increasingly crowded ISM band.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things, モノのインターネット)デバイスにおけるWi-FiおよびBluetooth機能の普及と、デプロイされたスマートデバイスの急速な成長は、産業、科学、医療(ISM)バンドに大きな干渉と混雑を引き起こしている。 従来の Wi-Fi Medium Access Control (MAC) の設計は、ネットワーク品質・オブ・サービス(QoS)の性能を確保しながら、ますます複雑な無線環境を管理する上で大きな課題に直面している。 本稿では,Wi-Fi MACプロトコルの設計に先進的人工知能(AI)手法を組み込む可能性について検討する。 AI-MACは、機械学習アルゴリズムを用いて、ネットワーク条件の変化に動的に適応し、チャネルアクセスを最適化し、干渉を緩和し、決定論的レイテンシを確保する革新的なアプローチである。 AI-MACは、干渉をインテリジェントに予測し、管理することにより、次世代のWi-Fiネットワークに対して堅牢なソリューションを提供し、シームレスな接続と拡張されたQoSを実現することを目指している。 実験の結果、AI-MACは干渉と遅延の両方を著しく低減し、ますます混在するISMバンドにおけるより信頼性が高く効率的な無線通信の道を開いた。

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