論文の概要: AI-based traffic analysis in digital twin networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00681v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 15:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:58.252243
• Title: AI-based traffic analysis in digital twin networks
• Title（参考訳）: デジタルツインネットワークにおけるAIによるトラフィック解析
• Authors: Sarah Al-Shareeda, Khayal Huseynov, Lal Verda Cakir, Craig Thomson, Mehmet Ozdem, Berk Canberk,
• Abstract要約: Digital Twin Networks(DTNs)は、物理ネットワークの理解と最適化方法に革命をもたらしている。 彼らは計算能力とAI能力を活用して仮想表現を提供し、現実世界のネットワーク課題に対して高度に洗練されたレコメンデーションをもたらす。 この章では、DTN内のAI駆動トラフィック分析の世界について論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4742424312781752
• License:
• Abstract: In today's networked world, Digital Twin Networks (DTNs) are revolutionizing how we understand and optimize physical networks. These networks, also known as 'Digital Twin Networks (DTNs)' or 'Networks Digital Twins (NDTs),' encompass many physical networks, from cellular and wireless to optical and satellite. They leverage computational power and AI capabilities to provide virtual representations, leading to highly refined recommendations for real-world network challenges. Within DTNs, tasks include network performance enhancement, latency optimization, energy efficiency, and more. To achieve these goals, DTNs utilize AI tools such as Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Reinforcement Learning (RL), Federated Learning (FL), and graph-based approaches. However, data quality, scalability, interpretability, and security challenges necessitate strategies prioritizing transparency, fairness, privacy, and accountability. This chapter delves into the world of AI-driven traffic analysis within DTNs. It explores DTNs' development efforts, tasks, AI models, and challenges while offering insights into how AI can enhance these dynamic networks. Through this journey, readers will gain a deeper understanding of the pivotal role AI plays in the ever-evolving landscape of networked systems.
• Abstract（参考訳）: 今日のネットワークの世界では、Digital Twin Networks(DTN)が、物理的なネットワークの理解と最適化の方法に革命をもたらしている。 これらのネットワークは "Digital Twin Networks (DTNs)" や "Networks Digital Twins (NDTs)" とも呼ばれ、携帯電話や無線、光学、衛星など多くの物理ネットワークを網羅している。 彼らは計算能力とAI能力を活用して仮想表現を提供し、現実世界のネットワーク課題に対して高度に洗練されたレコメンデーションをもたらす。 DTN内でのタスクには、ネットワークパフォーマンスの向上、レイテンシ最適化、エネルギー効率などが含まれる。 これらの目標を達成するため、DTNは機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、強化学習(RL)、フェデレート学習(FL)、グラフベースのアプローチなどのAIツールを使用する。 しかし、データ品質、スケーラビリティ、解釈可能性、セキュリティ上の課題は、透明性、公正性、プライバシ、説明責任を優先する戦略を必要とする。 この章では、DTN内のAI駆動トラフィック分析の世界について論じている。 DTNの開発活動、タスク、AIモデル、課題を探求し、AIがこれらの動的ネットワークをどのように拡張できるかについての洞察を提供する。 この旅を通じて、読者は、ネットワーク化されたシステムの進化を続ける状況において、AIが果たす重要な役割について、より深く理解できるようになるだろう。

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