論文の概要: Large-Scale AI in Telecom: Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04184v1
- Date: Thu, 06 Mar 2025 07:53:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.728385
- Title: Large-Scale AI in Telecom: Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences
- Title（参考訳）: Telecomの大規模AI - イノベーション、スケーラビリティ、拡張ディジタルエクスペリエンスのロードマップをグラフ化
- Authors: Adnan Shahid, Adrian Kliks, Ahmed Al-Tahmeesschi, Ahmed Elbakary, Alexandros Nikou, Ali Maatouk, Ali Mokh, Amirreza Kazemi, Antonio De Domenico, Athanasios Karapantelakis, Bo Cheng, Bo Yang, Bohao Wang, Carlo Fischione, Chao Zhang, Chaouki Ben Issaid, Chau Yuen, Chenghui Peng, Chongwen Huang, Christina Chaccour, Christo Kurisummoottil Thomas, Dheeraj Sharma, Dimitris Kalogiros, Dusit Niyato, Eli De Poorter, Elissa Mhanna, Emilio Calvanese Strinati, Faouzi Bader, Fathi Abdeldayem, Fei Wang, Fenghao Zhu, Gianluca Fontanesi, Giovanni Geraci, Haibo Zhou, Hakimeh Purmehdi, Hamed Ahmadi, Hang Zou, Hongyang Du, Hoon Lee, Howard H. Yang, Iacopo Poli, Igor Carron, Ilias Chatzistefanidis, Inkyu Lee, Ioannis Pitsiorlas, Jaron Fontaine, Jiajun Wu, Jie Zeng, Jinan Li, Jinane Karam, Johny Gemayel, Juan Deng, Julien Frison, Kaibin Huang, Kehai Qiu, Keith Ball, Kezhi Wang, Kun Guo, Leandros Tassiulas, Lecorve Gwenole, Liexiang Yue, Lina Bariah, Louis Powell, Marcin Dryjanski, Maria Amparo Canaveras Galdon, Marios Kountouris, Maryam Hafeez, Maxime Elkael, Mehdi Bennis, Mehdi Boudjelli, Meiling Dai, Merouane Debbah, Michele Polese, Mohamad Assaad, Mohamed Benzaghta, Mohammad Al Refai, Moussab Djerrab, Mubeen Syed, Muhammad Amir, Na Yan, Najla Alkaabi, Nan Li, Nassim Sehad, Navid Nikaein, Omar Hashash, Pawel Sroka, Qianqian Yang, Qiyang Zhao, Rasoul Nikbakht Silab, Rex Ying, Roberto Morabito, Rongpeng Li, Ryad Madi, Salah Eddine El Ayoubi, Salvatore D'Oro, Samson Lasaulce, Serveh Shalmashi, Sige Liu, Sihem Cherrared, Swarna Bindu Chetty, Swastika Dutta, Syed A. R. Zaidi, Tianjiao Chen, Timothy Murphy, Tommaso Melodia, Tony Q. S. Quek, Vishnu Ram, Walid Saad, Wassim Hamidouche, Weilong Chen, Xiaoou Liu, Xiaoxue Yu, Xijun Wang, Xingyu Shang, Xinquan Wang, Xuelin Cao, Yang Su, Yanping Liang, Yansha Deng, Yifan Yang, Yingping Cui, Yu Sun, Yuxuan Chen, Yvan Pointurier, Zeinab Nehme, Zeinab Nezami, Zhaohui Yang, Zhaoyang Zhang, Zhe Liu, Zhenyu Yang, Zhu Han, Zhuang Zhou, Zihan Chen, Zirui Chen, Zitao Shuai,
- Abstract要約: 大型通信モデル(LTM)は、現代の通信ネットワークが直面する複雑な課題に対処するために設計されたAIモデルである。
本稿は、LTMのアーキテクチャとデプロイメント戦略から、ネットワーク管理、リソース割り当て、最適化における彼らのアプリケーションまで、幅広いトピックについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 212.5544743797899
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This white paper discusses the role of large-scale AI in the telecommunications industry, with a specific focus on the potential of generative AI to revolutionize network functions and user experiences, especially in the context of 6G systems. It highlights the development and deployment of Large Telecom Models (LTMs), which are tailored AI models designed to address the complex challenges faced by modern telecom networks. The paper covers a wide range of topics, from the architecture and deployment strategies of LTMs to their applications in network management, resource allocation, and optimization. It also explores the regulatory, ethical, and standardization considerations for LTMs, offering insights into their future integration into telecom infrastructure. The goal is to provide a comprehensive roadmap for the adoption of LTMs to enhance scalability, performance, and user-centric innovation in telecom networks.
- Abstract（参考訳）: 白書では,通信産業における大規模AIの役割について論じ,特に6Gシステムにおいて,ネットワーク機能やユーザエクスペリエンスに革命をもたらす生成AIの可能性に注目した。
これは、現代の通信ネットワークが直面する複雑な課題に対処するために設計されたAIモデルであるLarge Telecom Models(LTM)の開発と展開を強調している。
本稿は、LTMのアーキテクチャとデプロイメント戦略から、ネットワーク管理、リソース割り当て、最適化における彼らのアプリケーションまで、幅広いトピックについて論じる。
また、LTMの規制、倫理、標準化について検討し、将来の通信インフラへの統合に関する洞察を提供する。
テレコムネットワークにおけるスケーラビリティ、パフォーマンス、ユーザ中心のイノベーションを強化するため、LTMの採用に関する包括的なロードマップを提供することが目標だ。
関連論文リスト
- Edge Large AI Models: Revolutionizing 6G Networks [38.62140334987825]
大規模な人工知能モデル(LAM)は、幅広い現実世界の問題を解決する人間のような能力を持っている。
edge LAMは、さまざまなリアルタイムインテリジェントサービスを6Gで提供可能にする技術として登場します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-01T05:44:00Z) - DeepSeek-Inspired Exploration of RL-based LLMs and Synergy with Wireless Networks: A Survey [62.697565282841026]
強化学習(RL)に基づく大規模言語モデル(LLM)が注目されている。
無線ネットワークは、RLベースのLLMの強化を必要とする。
無線ネットワークは、RLベースのLLMの効率的なトレーニング、デプロイメント、分散推論のための重要な基盤を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-13T01:59:11Z) - Toward Agentic AI: Generative Information Retrieval Inspired Intelligent Communications and Networking [87.82985288731489]
Agentic AIは、インテリジェントなコミュニケーションとネットワークのための重要なパラダイムとして登場した。
本稿では,通信システムにおけるエージェントAIにおける知識獲得,処理,検索の役割を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-24T06:02:25Z) - Overview of AI and Communication for 6G Network: Fundamentals, Challenges, and Future Research Opportunities [148.601430677814]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-19T05:36:34Z) - NetOrchLLM: Mastering Wireless Network Orchestration with Large Language Models [11.015852090523229]
大規模言語モデル(LLM)は、洗練された自然言語理解機能を活用することで、様々な領域に革命をもたらした。
本稿では、様々な無線固有モデルをシームレスにオーケストレーションする無線ネットワークORCHestrator LLMフレームワークであるNetORCHLLMを提案する。
アプローチの実用性を示す包括的なフレームワークが導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-13T12:48:15Z) - Rethinking Strategic Mechanism Design In The Age Of Large Language Models: New Directions For Communication Systems [1.0468715529145969]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の通信ネットワークにおける特定の目的のための戦略機構設計への応用について検討する。
目的仕様から最終定式化まで,戦略機構設計プロセスの自動化あるいは半自動化にLLMを活用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-30T14:32:48Z) - Telecom Foundation Models: Applications, Challenges, and Future Trends [0.5249805590164903]
基礎モデル(FM)は、言語、ビジョン、意思決定タスクにおいて、様々な領域において効果的な一般化能力を示す。
FMは、通信エコシステムから生成された複数のデータモダリティに基づいてトレーニングし、専門的なドメイン知識を活用することができる。
本稿では,FMを用いて通信技術や規格の未来を形作る可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T21:09:13Z) - Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions [47.791246017237]
統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。
本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:23:43Z) - Emergent Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning for Future
Wireless Networks [30.678152524314225]
創発的コミュニケーションを用いたマルチエージェント強化学習(EC-MARL)は,高次元連続制御問題に対処するための有望な解である。
本稿では,将来の6G無線ネットワークにおけるEC-MARLの重要性を述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-12T07:40:53Z) - Large Generative AI Models for Telecom: The Next Big Thing? [7.36678071967351]
大型のGenAIモデルは、自律的無線ネットワークの新しい時代を開くことを想定している。
本稿では,大規模なGenAIモデルをTelecomドメインに統合することで実現可能な機会を広げることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-17T03:45:00Z) - Machine Learning-Based User Scheduling in Integrated
Satellite-HAPS-Ground Networks [82.58968700765783]
第6世代通信ネットワーク(6G)の強化のための価値あるソリューション空間の提供を約束する。
本稿では,空対地統合通信におけるユーザスケジューリングにおける機械学習の可能性について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-27T13:09:29Z)
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。