論文の概要: Enhancing 5G O-RAN Communication Efficiency Through AI-Based Latency Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18046v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 10:11:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:44.921792
• Title: Enhancing 5G O-RAN Communication Efficiency Through AI-Based Latency Forecasting
• Title（参考訳）: AIベースのレイテンシ予測による5G O-RAN通信効率の向上
• Authors: Raúl Parada, Ebrahim Abu-Helalah, Jordi Serra, Anton Aguilar, Paolo Dini,
• Abstract要約: 本稿では,関数型O-RANプロトタイプに統合された人工知能駆動の遅延予測システムを提案する。 このシステムは、双方向の長期記憶モデルを使用して、FlexRICで構築されたスケーラブルでオープンソースのフレームワーク内で、リアルタイムで遅延を予測する。 実験の結果、モデルの有効性が示され、0.04未満の損失測定値が得られ、ダイナミックな5G環境に適用可能であることが証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3784320672898227
• License:
• Abstract: The increasing complexity and dynamic nature of 5G open radio access networks (O-RAN) pose significant challenges to maintaining low latency, high throughput, and resource efficiency. While existing methods leverage machine learning for latency prediction and resource management, they often lack real-world scalability and hardware validation. This paper addresses these limitations by presenting an artificial intelligence-driven latency forecasting system integrated into a functional O-RAN prototype. The system uses a bidirectional long short-term memory model to predict latency in real time within a scalable, open-source framework built with FlexRIC. Experimental results demonstrate the model's efficacy, achieving a loss metric below 0.04, thus validating its applicability in dynamic 5G environments.
• Abstract（参考訳）: 5Gオープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)の複雑さと動的性質の増大は、低レイテンシ、高スループット、リソース効率を維持する上で大きな課題となる。 既存の手法ではレイテンシ予測やリソース管理に機械学習を活用しているが、現実のスケーラビリティやハードウェアの検証には欠けることが多い。 本稿では,人工知能による遅延予測システムを関数型O-RANプロトタイプに統合することで,これらの制約に対処する。 このシステムは、双方向の長期記憶モデルを使用して、FlexRICで構築されたスケーラブルでオープンソースのフレームワーク内で、リアルタイムで遅延を予測する。 実験の結果、モデルの有効性が示され、0.04未満の損失測定値が得られ、ダイナミックな5G環境に適用可能であることが証明された。

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