論文の概要: Generative AI Enabled Matching for 6G Multiple Access

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04137v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 13:01:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 11:30:37.403593
• Title: Generative AI Enabled Matching for 6G Multiple Access
• Title（参考訳）: 6G多重アクセスのためのマッチングを可能にするジェネレーティブAI
• Authors: Xudong Wang, Hongyang Du, Dusit Niyato, Lijie Zhou, Lei Feng, Zhixiang Yang, Fanqin Zhou, Wenjing Li,
• Abstract要約: 我々は6G多重アクセスをサポートするGenAI対応マッチング生成フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、与えられた条件と事前定義された報酬に基づいて、より効果的なマッチング戦略を生成することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.00960374545361
• License:
• Abstract: In wireless networks, applying deep learning models to solve matching problems between different entities has become a mainstream and effective approach. However, the complex network topology in 6G multiple access presents significant challenges for the real-time performance and stability of matching generation. Generative artificial intelligence (GenAI) has demonstrated strong capabilities in graph feature extraction, exploration, and generation, offering potential for graph-structured matching generation. In this paper, we propose a GenAI-enabled matching generation framework to support 6G multiple access. Specifically, we first summarize the classical matching theory, discuss common GenAI models and applications from the perspective of matching generation. Then, we propose a framework based on generative diffusion models (GDMs) that iteratively denoises toward reward maximization to generate a matching strategy that meets specific requirements. Experimental results show that, compared to decision-based AI approaches, our framework can generate more effective matching strategies based on given conditions and predefined rewards, helping to solve complex problems in 6G multiple access, such as task allocation.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークでは、異なるエンティティ間のマッチング問題を解決するためにディープラーニングモデルを適用することが主流で効果的なアプローチとなっている。 しかし、6G多重アクセスにおける複雑なネットワークトポロジは、リアルタイム性能とマッチング生成の安定性に大きな課題をもたらす。 生成人工知能(GenAI)は、グラフ特徴抽出、探索、生成において強力な能力を示し、グラフ構造化マッチング生成の可能性を提供している。 本稿では6G多重アクセスをサポートするGenAI対応マッチング生成フレームワークを提案する。 具体的には、まず古典的マッチング理論を要約し、マッチング生成の観点から共通のGenAIモデルと応用について議論する。 そこで我々は,報酬の最大化に向けて反復的に認知する生成拡散モデル(GDM)に基づくフレームワークを提案し,特定の要求を満たすマッチング戦略を生成する。 実験の結果,決定に基づくAIアプローチと比較して,与えられた条件と事前定義された報酬に基づいて,より効果的なマッチング戦略が生成できることが示され,タスク割り当てなどの6G多重アクセスにおける複雑な問題の解決に有効であることがわかった。

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