論文の概要: From Hype to Reality: The Road Ahead of Deploying DRL in 6G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23086v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 15:02:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:26:12.154361
• Title: From Hype to Reality: The Road Ahead of Deploying DRL in 6G Networks
• Title（参考訳）: ハイプから現実へ:6GネットワークにDRLを配備する道のり
• Authors: Haiyuan Li, Hari Madhukumar, Peizheng Li, Yiran Teng, Shuangyi Yan, Dimitra Simeonidou,
• Abstract要約: 6Gアプリケーションは、膨大な接続性、高い計算能力、超低レイテンシを必要とする。 本稿では,6Gにおける深層強化学習(DRL)の変容の可能性について述べる。 6Gの要求を満たすことで、古典的な機械学習ソリューションに対するアドバンテージを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32043522841573846
• License:
• Abstract: The industrial landscape is rapidly evolving with the advent of 6G applications, which demand massive connectivity, high computational capacity, and ultra-low latency. These requirements present new challenges, which can no longer be efficiently addressed by conventional strategies. In response, this article underscores the transformative potential of Deep Reinforcement Learning (DRL) for 6G, highlighting its advantages over classic machine learning solutions in meeting the demands of 6G. The necessity of DRL is further validated through three DRL applications in an end-to-end communication procedure, including wireless access control, baseband function placement, and network slicing coordination. However, DRL-based network management initiatives are far from mature. We extend the discussion to identify the challenges of applying DRL in practical networks and explore potential solutions along with their respective limitations. In the end, these insights are validated through a practical DRL deployment in managing network slices on the testbed.
• Abstract（参考訳）: 産業の展望は、膨大な接続性、高い計算能力、超低レイテンシを必要とする6Gアプリケーションの出現によって急速に進化している。 これらの要求は、従来の戦略では効果的に対処できない新しい課題を提示する。 これに対し,本論文では,6Gに対する深層強化学習(Dep Reinforcement Learning,DRL)の変革的可能性を強調し,従来の機械学習ソリューションに対する6Gの要求に応えるメリットを強調した。 DRLの必要性は、無線アクセス制御、ベースバンド機能配置、ネットワークスライシング調整を含むエンドツーエンド通信手順における3つのDRLアプリケーションを通してさらに検証される。 しかし、DRLベースのネットワーク管理イニシアチブは成熟には程遠い。 本稿では,DRLを実践的ネットワークに適用する上での課題を明らかにするために議論を拡張し,それぞれの制限とともに潜在的な解決策を探究する。 最終的に、これらの洞察は、テストベッド上のネットワークスライスを管理する実践的なDRLデプロイメントを通じて検証される。

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