論文の概要: Towards Practical Operation of Deep Reinforcement Learning Agents in Real-World Network Management at Open RAN Edges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23086v2
• Date: Fri, 18 Jul 2025 16:19:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 14:37:14.696604
• Title: Towards Practical Operation of Deep Reinforcement Learning Agents in Real-World Network Management at Open RAN Edges
• Title（参考訳）: Open RANエッジにおける実世界のネットワーク管理における深層強化学習エージェントの運用に向けて
• Authors: Haiyuan Li, Hari Madhukumar, Peizheng Li, Yuelin Liu, Yiran Teng, Yulei Wu, Ning Wang, Shuangyi Yan, Dimitra Simeonidou,
• Abstract要約: Deep Reinforcement Learning (DRL)は、高度なネットワークにおける接続性、信頼性、低レイテンシ、運用効率の増大に対応する強力なソリューションとして登場した。 まず,ETSIマルチアクセスエッジコンピューティング(MEC)とOpen RANを統合するオーケストレーションフレームワークを提案する。 1)予測不能またはバースト的なトラフィックからの非同期要求、(2)不均一なトポロジと進化するサービス要求への適応性と一般化、(3)探索による収束とサービス中断の延長など、DRLの現実的な展開を妨げる3つの重要な課題を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.345501810244355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Reinforcement Learning (DRL) has emerged as a powerful solution for meeting the growing demands for connectivity, reliability, low latency and operational efficiency in advanced networks. However, most research has focused on theoretical analysis and simulations, with limited investigation into real-world deployment. To bridge the gap and support practical DRL deployment for network management, we first present an orchestration framework that integrates ETSI Multi-access Edge Computing (MEC) with Open RAN, enabling seamless adoption of DRL-based strategies across different time scales while enhancing agent lifecycle management. We then identify three critical challenges hindering DRL's real-world deployment, including (1) asynchronous requests from unpredictable or bursty traffic, (2) adaptability and generalization across heterogeneous topologies and evolving service demands, and (3) prolonged convergence and service interruptions due to exploration in live operational environments. To address these challenges, we propose a three-fold solution strategy: (a) advanced time-series integration for handling asynchronized traffic, (b) flexible architecture design such as multi-agent DRL and incremental learning to support heterogeneous scenarios, and (c) simulation-driven deployment with transfer learning to reduce convergence time and service disruptions. Lastly, the feasibility of the MEC-O-RAN architecture is validated on an urban-wide testing infrastructure, and two real-world use cases are presented, showcasing the three identified challenges and demonstrating the effectiveness of the proposed solutions.
• Abstract（参考訳）: Deep Reinforcement Learning (DRL)は、高度なネットワークにおける接続性、信頼性、低レイテンシ、運用効率の増大に対応する強力なソリューションとして登場した。 しかし、ほとんどの研究は理論解析とシミュレーションに重点を置いており、実際の展開については限定的な研究がなされている。 まず,ETSI Multi- Access Edge Computing (MEC) を Open RAN に統合したオーケストレーションフレームワークを提案する。 1)予測不能またはバースト的なトラフィックからの非同期要求、(2)不均一なトポロジと進化するサービス要求への適応性と一般化、(3)実運用環境での探索による収束とサービス中断の延長など、DRLの現実的な展開を妨げる3つの重要な課題を特定する。 これらの課題に対処するため、我々は3倍の解決策戦略を提案する。 (a)非同期トラフィックを扱うための先進的な時系列統合 (b)多エージェントDRLや漸進学習のような柔軟なアーキテクチャ設計は異種シナリオをサポートする。 (c) コンバージェンス時間とサービス中断を低減するため、トランスファーラーニングによるシミュレーション駆動デプロイメント。 最後に、都市規模のテストインフラ上でMEC-O-RANアーキテクチャの実現可能性を検証するとともに、3つの課題を実証し、提案したソリューションの有効性を実証する2つの実世界のユースケースを示す。

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