論文の概要: Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14538v3
• Date: Sun, 05 Jan 2025 14:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:02:18.236537
• Title: Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities
• Title（参考訳）: 6GネットワークにおけるAIとコミュニケーションの概観:基礎,課題,今後の研究機会
• Authors: Qimei Cui, Xiaohu You, Wei Ni, Guoshun Nan, Xuefei Zhang, Jianhua Zhang, Xinchen Lyu, Ming Ai, Xiaofeng Tao, Zhiyong Feng, Ping Zhang, Qingqing Wu, Meixia Tao, Yongming Huang, Chongwen Huang, Guangyi Liu, Chenghui Peng, Zhiwen Pan, Tao Sun, Dusit Niyato, Tao Chen, Muhammad Khurram Khan, Abbas Jamalipour, Mohsen Guizani, Chau Yuen,
• Abstract要約: 本稿では,6GネットワークにおけるAIと通信の概要を概観する。 我々はまず、AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と、AIと6Gの収束のビジョンを概観する。 講演はその後、6Gネットワーク内でAIの統合を想定する詳細な説明へと移行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 156.35699837919677
• License:
• Abstract: With the growing demand for seamless connectivity and intelligent communication, the integration of artificial intelligence (AI) and sixth-generation (6G) communication networks has emerged as a transformative paradigm. By embedding AI capabilities across various network layers, this integration enables optimized resource allocation, improved efficiency, and enhanced system robust performance, particularly in intricate and dynamic environments. This paper presents a comprehensive overview of AI and communication for 6G networks, with a focus on emphasizing their foundational principles, inherent challenges, and future research opportunities. We first review the integration of AI and communications in the context of 6G, exploring the driving factors behind incorporating AI into wireless communications, as well as the vision for the convergence of AI and 6G. The discourse then transitions to a detailed exposition of the envisioned integration of AI within 6G networks, delineated across three progressive developmental stages. The first stage, AI for Network, focuses on employing AI to augment network performance, optimize efficiency, and enhance user service experiences. The second stage, Network for AI, highlights the role of the network in facilitating and buttressing AI operations and presents key enabling technologies, such as digital twins for AI and semantic communication. In the final stage, AI as a Service, it is anticipated that future 6G networks will innately provide AI functions as services, supporting application scenarios like immersive communication and intelligent industrial robots. In addition, we conduct an in-depth analysis of the critical challenges faced by the integration of AI and communications in 6G. Finally, we outline promising future research opportunities that are expected to drive the development and refinement of AI and 6G communications.
• Abstract（参考訳）: シームレスなコネクティビティとインテリジェントなコミュニケーションの需要が高まる中、人工知能(AI)と第6世代(6G)通信ネットワークの統合が変革のパラダイムとして浮上した。 さまざまなネットワーク層にAI機能を埋め込むことで、リソース割り当ての最適化、効率の向上、システムロバストなパフォーマンスの向上、特に複雑でダイナミックな環境での運用が可能になる。 本稿では,6GネットワークにおけるAIとコミュニケーションの包括的概要について述べる。 我々はまず,6Gの文脈におけるAIとコミュニケーションの統合を概観し,AIを無線通信に組み込むことの背景にある要因と,AIと6Gの統合のビジョンを考察した。 講演はその後、6Gネットワーク内で想定されるAIの統合の詳細な説明へと移行し、3つの進歩的な開発段階に展開する。 第1ステージであるAI for Networkは、ネットワークパフォーマンスの向上、効率の最適化、ユーザサービスエクスペリエンスの向上にAIを活用することに焦点を当てている。 第2ステージであるNetwork for AIでは、AI操作の促進と強化におけるネットワークの役割を強調し、AIのためのディジタルツインやセマンティックコミュニケーションといった、重要な実現可能なテクノロジを提示している。 最終段階であるAI as a Serviceでは、将来の6Gネットワークが、本来はサービスとしてAI機能を提供し、没入型コミュニケーションやインテリジェントな産業ロボットといったアプリケーションシナリオをサポートすることが期待されている。 さらに,6GにおけるAIとコミュニケーションの統合によって直面する重要な課題を詳細に分析する。 最後に,AIと6G通信の開発と改良を促進する将来的な研究機会について概説する。

関連論文リスト

• Artificial General Intelligence (AGI)-Native Wireless Systems: A Journey Beyond 6G [58.440115433585824]
  デジタルツイン(DT)のようなサービスをサポートする将来の無線システムの構築は、メタサーフェスのような従来の技術への進歩を通じて達成することが困難である。 人工知能(AI)ネイティブネットワークは、無線技術のいくつかの制限を克服することを約束する一方で、開発は依然としてニューラルネットワークのようなAIツールに依存している。 本稿では、AIネイティブ無線システムの概念を再考し、それらを人工知能(AGI)ネイティブシステムに変換するために必要な共通感覚を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:51:05Z)
• AI-native Interconnect Framework for Integration of Large Language Model Technologies in 6G Systems [3.5370806221677245]
  本稿では,Large Language Models (LLM) とGeneralized Pretrained Transformer (GPT) のシームレスな統合を6Gシステムで検討する。 LLMとGPTは、従来の前世代のAIと機械学習(ML)アルゴリズムとともに、共同で中心的なステージに立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T02:59:16Z)
• Foundation Model Based Native AI Framework in 6G with Cloud-Edge-End Collaboration [56.330705072736166]
  基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、意図認識型PFMのカスタマイズアプローチを提供し、新しいクラウド-エッジコラボレーションパラダイムを概説する。 実例として,無線通信システムにおける最大和率を達成するために,このフレームワークをオーケストレーションに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T15:19:40Z)
• Landing AI on Networks: An equipment vendor viewpoint on Autonomous Driving Networks [13.157685146274002]
  AI技術によって駆動される自律運転ネットワーク(ADN)の課題と機会について論じる。 AIが現在のネットワークと将来のネットワークにどのように着地できるかを理解するために、ネットワークドメインに特有の課題の概要から始めます。 次に、システムビューを示し、AIがネットワークアーキテクチャにどのように適合できるかを明確にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T16:51:00Z)
• Edge Artificial Intelligence for 6G: Vision, Enabling Technologies, and Applications [39.223546118441476]
  6Gはワイヤレスの進化を「コネクテッドモノ」から「コネクテッドインテリジェンス」に変革する ディープラーニングとビッグデータ分析に基づくAIシステムは、膨大な計算と通信資源を必要とする。 エッジAIは、センサー、通信、計算、インテリジェンスをシームレスに統合する6Gの破壊的技術として際立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T11:47:16Z)
• The Next Decade of Telecommunications Artificial Intelligence [0.0]
  この論文はまず、モバイル通信と人工知能の初期段階における個々のロードマップを概説する。 この論文はその後、モバイル通信のエコシステムにおける人工知能の進歩を詳細に紹介する。 今後10年にわたって、この論文は通信人工知能の今後のロードマップを予測している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T07:33:44Z)
• Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
  AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。 まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。 最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z)
• Towards Self-learning Edge Intelligence in 6G [143.1821636135413]
  エッジインテリジェンス(エッジインテリジェンス、Edge Intelligence、別名エッジネイティブ人工知能(AI))は、AI、通信ネットワーク、モバイルエッジコンピューティングのシームレスな統合に焦点を当てた新興技術フレームワークである。 本稿では、6GにおけるエッジネイティブAIの重要な要件と課題を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T02:16:40Z)
• Artificial Intelligence for UAV-enabled Wireless Networks: A Survey [72.10851256475742]
  無人航空機(UAV)は次世代無線通信ネットワークにおいて有望な技術であると考えられている。 人工知能(AI)は近年急速に成長し、成功している。 UAVベースのネットワークにおけるAIの潜在的な応用について概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T07:11:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。