論文の概要: Integration of Agentic AI with 6G Networks for Mission-Critical Applications: Use-case and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13476v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 07:00:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:17.419181
• Title: Integration of Agentic AI with 6G Networks for Mission-Critical Applications: Use-case and Challenges
• Title（参考訳）: ミッションクリティカルな応用のためのエージェントAIと6Gネットワークの統合:ユースケースと課題
• Authors: Sunder Ali Khowaja, Kapal Dev, Muhammad Salman Pathan, Engin Zeydan, Merouane Debbah,
• Abstract要約: Agentic AI(AAI)は最近、コンテキストレンズを通じてテキストデータを分析できることから、多くの注目を集めている。 本稿では,AAIを実現するために,多層アーキテクチャを用いた新しいフレームワークを提案する。 予備分析の結果、AAIは最初の応答時間を平均5.6分短縮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.015880968827384
• License:
• Abstract: We are in a transformative era, and advances in Artificial Intelligence (AI), especially the foundational models, are constantly in the news. AI has been an integral part of many applications that rely on automation for service delivery, and one of them is mission-critical public safety applications. The problem with AI-oriented mission-critical applications is the humanin-the-loop system and the lack of adaptability to dynamic conditions while maintaining situational awareness. Agentic AI (AAI) has gained a lot of attention recently due to its ability to analyze textual data through a contextual lens while quickly adapting to conditions. In this context, this paper proposes an AAI framework for mission-critical applications. We propose a novel framework with a multi-layer architecture to realize the AAI. We also present a detailed implementation of AAI layer that bridges the gap between network infrastructure and missioncritical applications. Our preliminary analysis shows that the AAI reduces initial response time by 5.6 minutes on average, while alert generation time is reduced by 15.6 seconds on average and resource allocation is improved by up to 13.4%. We also show that the AAI methods improve the number of concurrent operations by 40, which reduces the recovery time by up to 5.2 minutes. Finally, we highlight some of the issues and challenges that need to be considered when implementing AAI frameworks.
• Abstract（参考訳）: われわれは変革期にあり、人工知能(AI)の進歩、特に基礎モデルが常にニュースになっている。 AIは、サービスデリバリの自動化に依存する多くのアプリケーションにおいて不可欠な部分であり、そのうちの1つはミッションクリティカルな公共安全アプリケーションである。 AI指向のミッションクリティカルな応用の問題は、ヒューマンイン・ザ・ループシステムと、状況認識を維持しながら動的条件への適応性の欠如である。 Agentic AI(AAI)は最近、コンテクストレンズを通じてテキストデータを解析し、条件に迅速に適応する能力により、多くの注目を集めている。 本稿では,ミッションクリティカルなアプリケーションのためのAAIフレームワークを提案する。 本稿では,AAIを実現するために,多層アーキテクチャを用いた新しいフレームワークを提案する。 また、ネットワークインフラストラクチャとミッションクリティカルなアプリケーションの間のギャップを埋めるAAIレイヤの詳細な実装についても紹介する。 予備分析の結果,AAIは平均応答時間を5.6分短縮し,警告発生時間を平均15.6秒短縮し,資源割り当てを最大13.4%改善した。 また,AAI法は同時動作回数を40倍に改善し,回復時間を最大5.2分短縮することを示した。 最後に、AAIフレームワークを実装する際に考慮すべき問題と課題を強調します。

関連論文リスト

• Intelligent Mobile AI-Generated Content Services via Interactive Prompt Engineering and Dynamic Service Provisioning [55.641299901038316]
  AI生成コンテンツは、ネットワークエッジで協調的なMobile AIGC Service Providers(MASP)を編成して、リソース制約のあるユーザにユビキタスでカスタマイズされたコンテンツを提供することができる。 このようなパラダイムは2つの大きな課題に直面している: 1) 生のプロンプトは、ユーザーが特定のAIGCモデルで経験していないために、しばしば生成品質が低下する。 本研究では,Large Language Model (LLM) を利用してカスタマイズしたプロンプトコーパスを生成する対話型プロンプトエンジニアリング機構を開発し,政策模倣に逆強化学習(IRL)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T03:05:20Z)
• Accelerating AIGC Services with Latent Action Diffusion Scheduling in Edge Networks [27.961536719427205]
  現在のAIGCモデルは、主に集中型のフレームワーク内のコンテンツ品質に焦点を当てており、高いサービス遅延とネガティブなユーザエクスペリエンスをもたらす。 高速AIGCサービスのための複数のエッジサーバを編成する新しい遅延アクション拡散に基づくタスクスケジューリング手法であるLAD-TSを提案する。 また,AIGCモデルを改良したプロトタイプエッジシステムであるDEdgeAIを開発し,LAD-TS法の実装と評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T06:40:13Z)
• Two-Timescale Model Caching and Resource Allocation for Edge-Enabled AI-Generated Content Services [55.0337199834612]
  Generative AI(GenAI)は、カスタマイズされたパーソナライズされたAI生成コンテンツ(AIGC)サービスを可能にするトランスフォーメーション技術として登場した。 これらのサービスは数十億のパラメータを持つGenAIモデルの実行を必要とし、リソース制限の無線エッジに重大な障害を生じさせる。 我々は、AIGC品質とレイテンシメトリクスのトレードオフをバランスさせるために、AIGCサービスのジョイントモデルキャッシングとリソースアロケーションの定式化を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T07:01:13Z)
• Generative Diffusion-based Contract Design for Efficient AI Twins Migration in Vehicular Embodied AI Networks [55.15079732226397]
  Embodied AIは、サイバースペースと物理空間のギャップを埋める、急速に進歩する分野だ。 VEANETでは、組み込まれたAIツインが車載AIアシスタントとして機能し、自律運転をサポートするさまざまなタスクを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T02:20:42Z)
• Building AI Agents for Autonomous Clouds: Challenges and Design Principles [17.03870042416836]
  AI for IT Operations(AIOps)は、障害のローカライゼーションや根本原因分析といった複雑な運用タスクを自動化することを目的としている。 このビジョンペーパーは、まず要求をフレーミングし、次に設計決定について議論することで、そのようなフレームワークの基礎を定めています。 アプリケーションをオーケストレーションし,カオスエンジニアリングを使用してリアルタイム障害を注入するエージェント-クラウドインターフェースを活用したプロトタイプ実装であるAIOpsLabと,障害のローカライズと解決を行うエージェントとのインターフェースを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T20:40:43Z)
• Adaptation of XAI to Auto-tuning for Numerical Libraries [0.0]
  説明可能なAI(XAI)技術は、AIモデル開発の合理化と、ユーザへのAI出力の説明の負担軽減を目的として、注目を集めている。 本研究は,2つの異なるプロセスに統合されたAIモデルのXAIに着目し,数値計算を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T09:00:56Z)
• AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities and Challenges [60.56413461109281]
  IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。 我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。 主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z)
• AI-in-the-Loop -- The impact of HMI in AI-based Application [0.0]
  我々は,AIと人間の強みを組み合わせたループ型AIの概念を導入する。 AIを使用した推論でHMIを有効にすることで、AIと人間の強みを組み合わせた、ループ内のAIの概念を導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T00:04:33Z)
• AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
  我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。 本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。 我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z)
• ADAPT: An Open-Source sUAS Payload for Real-Time Disaster Prediction and Response with AI [55.41644538483948]
  小型無人航空機システム(sUAS)は、多くの人道支援や災害対応作戦において顕著な構成要素となっている。 我々は,SUAS上にリアルタイムAIとコンピュータビジョンをデプロイするための,オープンソースのADAPTマルチミッションペイロードを開発した。 本研究では,河川氷の状態を監視し,破滅的な洪水現象をタイムリーに予測するための,リアルタイム・飛行中の氷分断の例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T14:51:19Z)

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。