論文の概要: O-RAN xApps Conflict Management using Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03523v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 14:07:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:50:58.181560
• Title: O-RAN xApps Conflict Management using Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークを用いたO-RAN xAppsの競合管理
• Authors: Maryam Al Shami, Jun Yan, Emmanuel Thepie Fapi,
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく新しいデータ駆動型XApps Conflict and Root Cause Analysis Engine(GRACE)を導入する。 3種類のコンフリクト(直接、間接、暗黙)を検出し、根本原因(xApps)をピンポイントする。 提案手法は、競合インスタンスの数が40%から10%の高度に不均衡なデータセットでテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.087814874079289
• License:
• Abstract: Open Radio Access Network (O-RAN) adopts a flexible, open, and virtualized structure with standardized interfaces, reducing dependency on a single supplier. Conflict management in O-RAN refers to the process of identifying and resolving conflicts between network applications. xApps are applications deployed at the RAN Intelligent Controller (RIC) that leverage advanced AI/ML algorithms to make dynamic decisions for network optimization. The lack of a unified mechanism to coordinate and prioritize the actions of different applications can create three types of conflicts (direct, indirect, and implicit). In our paper, we introduce a novel data-driven GCN-based method called Graph-based xApps Conflict and Root Cause Analysis Engine (GRACE) based on Graph Convolutional Network (GCN). It detects three types of conflicts (direct, indirect, and implicit) and pinpoints the root causes (xApps). GRACE captures the complex and hidden dependencies among the xApps, the controlled parameters, and the KPIs in O-RAN to detect possible conflicts. Then, it identifies the root causes (xApps) contributing to the detected conflicts. The proposed method was tested on highly imbalanced datasets where the number of conflict instances ranges from 40% to 10%. The model is tested in a setting that simulates real-world scenarios where conflicts are rare to assess its performance and generalizability. Experimental results demonstrate an exceptional performance, achieving a high F1-score greater than 98% for all the case studies.
• Abstract（参考訳）: Open Radio Access Network (O-RAN)は、フレキシブルでオープンで仮想化されたインタフェースを採用し、単一のサプライヤーへの依存を減らす。 O-RANにおける競合管理は、ネットワークアプリケーション間の競合を特定し解決するプロセスを指す。 xAppsはRAN Intelligent Controller(RIC)にデプロイされるアプリケーションで、高度なAI/MLアルゴリズムを活用して、ネットワーク最適化のための動的決定を行う。 異なるアプリケーションのアクションを調整し、優先順位付けするための統一されたメカニズムが欠如しているため、3種類の競合(直接、間接、暗黙)が発生する可能性がある。 本稿では,Graph Convolutional Network (GCN) に基づく Graph-based xApps Conflict and Root Cause Analysis Engine (GRACE) と呼ばれる新しいデータ駆動GCN方式を提案する。 3種類のコンフリクト(直接、間接、暗黙)を検出し、根本原因(xApps)をピンポイントする。 GRACEは、xApps、制御されたパラメータ、およびO-RANのKPI間の複雑で隠れた依存関係をキャプチャして、衝突の可能性を検出する。 そして、検出された競合に寄与する根本原因(xApp)を特定する。 提案手法は、競合インスタンスの数が40%から10%の高度に不均衡なデータセットでテストされた。 このモデルは、実際のシナリオをシミュレートする環境でテストされる。 実験の結果,全症例で98%以上の高いF1スコアが得られた。

関連論文リスト

• Discovery of Maximally Consistent Causal Orders with Large Language Models [0.8192907805418583]
  因果発見は複雑なシステムを理解するのに不可欠である。 伝統的な手法は、しばしば強く、証明不可能な仮定に依存する。 本稿では,非循環型トーナメントのクラスを導出する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T16:37:51Z)
• Targeted Cause Discovery with Data-Driven Learning [66.86881771339145]
  本稿では,観測結果から対象変数の因果変数を推定する機械学習手法を提案する。 我々は、シミュレートされたデータの教師あり学習を通じて因果関係を特定するために訓練されたニューラルネットワークを用いる。 大規模遺伝子制御ネットワークにおける因果関係の同定における本手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T02:21:11Z)
• DIGIC: Domain Generalizable Imitation Learning by Causal Discovery [69.13526582209165]
  因果性は機械学習と組み合わせて、ドメインの一般化のための堅牢な表現を生成する。 我々は、実証データ分布を活用して、ドメインの一般化可能なポリシーの因果的特徴を発見するために、異なる試みを行っている。 DIGICと呼ばれる新しいフレームワークを設計し、実演データ分布から専門家行動の直接的な原因を見出すことにより因果的特徴を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T07:09:01Z)
• Multi-modal Causal Structure Learning and Root Cause Analysis [67.67578590390907]
  根本原因局所化のためのマルチモーダル因果構造学習手法であるMulanを提案する。 ログ選択言語モデルを利用してログ表現学習を行い、ログシーケンスを時系列データに変換する。 また、モダリティの信頼性を評価し、最終因果グラフを共同学習するための新しいキーパフォーマンスインジケータ対応アテンション機構も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T05:50:38Z)
• Modeling Instance Interactions for Joint Information Extraction with Neural High-Order Conditional Random Field [39.055053720433435]
  我々は、高次条件ランダムフィールドとして、共同IEを定式化する共同IEフレームワーク(CRFIE)を導入する。 具体的には,2つの要素と3つの要素を設計し,一対のインスタンスだけでなく三重項間の相互作用を直接モデル化する。 平均場変動推定法から展開した高次ニューラルデコーダを組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T18:45:23Z)
• NetRCA: An Effective Network Fault Cause Localization Algorithm [22.88986905436378]
  ネットワーク障害の根本原因の特定は、ネットワークの運用と保守に不可欠である。 この問題に対処するために,NetRCAという新しいアルゴリズムを提案する。 ICASSP 2022 AIOps Challengeの実際のデータセットで実験と分析が行われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T02:03:35Z)
• Relational Graph Neural Networks for Fraud Detection in a Super-App environment [53.561797148529664]
  スーパーアプリケーションの金融サービスにおける不正行為防止のための関係グラフ畳み込みネットワーク手法の枠組みを提案する。 我々は,グラフニューラルネットワークの解釈可能性アルゴリズムを用いて,ユーザの分類タスクに対する最も重要な関係を判定する。 以上の結果から,Super-Appの代替データと高接続性で得られるインタラクションを利用するモデルには,付加価値があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T00:02:06Z)
• An Influence-based Approach for Root Cause Alarm Discovery in Telecom Networks [7.438302177990416]
  実際には、正確で自己調整可能なアラームの根本原因分析は、ネットワークの複雑さと大量のアラームのために大きな課題である。 因果推論とネットワーク埋め込み技術を組み合わせたルート原因警報定位のためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 人工データと現実世界の通信データについて評価し,最適なベースラインに対して有意な改善を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T07:41:46Z)
• Unsupervised and self-adaptative techniques for cross-domain person re-identification [82.54691433502335]
  非重複カメラにおける人物再識別(ReID)は難しい課題である。 Unsupervised Domain Adaptation(UDA)は、ソースで訓練されたモデルから、IDラベルアノテーションなしでターゲットドメインへの機能学習適応を実行するため、有望な代替手段です。 本稿では,新しいオフライン戦略によって生成されたサンプルのトリプレットを利用する,UDAベースのReID手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-21T23:58:39Z)
• Cross-Domain Facial Expression Recognition: A Unified Evaluation Benchmark and Adversarial Graph Learning [85.6386289476598]
  我々は,クロスドメイン全体的特徴共適応のための新しい逆グラフ表現適応(AGRA)フレームワークを開発した。 我々は,いくつかの一般的なベンチマークで広範囲かつ公平な評価を行い,提案したAGRAフレームワークが従来の最先端手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-03T15:00:31Z)

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。