論文の概要: Synergizing AI and Digital Twins for Next-Generation Network Optimization, Forecasting, and Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06302v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 18:30:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:32.960261
• Title: Synergizing AI and Digital Twins for Next-Generation Network Optimization, Forecasting, and Security
• Title（参考訳）: 次世代ネットワーク最適化、予測、セキュリティのためのAIとデジタルツインの同期
• Authors: Zifan Zhang, Minghong Fang, Dianwei Chen, Xianfeng Yang, Yuchen Liu,
• Abstract要約: DNT(Digital Network twins)は、ネットワーク性能のリアルタイム監視、シミュレーション、最適化を可能にする物理ネットワークの仮想表現である。 機械学習(ML)技術と統合されると、DNTはネットワーク操作の複雑さを管理するための強力なソリューションとして現れる。 ネットワーク信頼性の確保、共同データシナリオ予測の実現、リスクの高い環境でのセキュリティ維持など、対処すべき重要な技術的課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6313441815490775
• License:
• Abstract: Digital network twins (DNTs) are virtual representations of physical networks, designed to enable real-time monitoring, simulation, and optimization of network performance. When integrated with machine learning (ML) techniques, particularly federated learning (FL) and reinforcement learning (RL), DNTs emerge as powerful solutions for managing the complexities of network operations. This article presents a comprehensive analysis of the synergy of DNTs, FL, and RL techniques, showcasing their collective potential to address critical challenges in 6G networks. We highlight key technical challenges that need to be addressed, such as ensuring network reliability, achieving joint data-scenario forecasting, and maintaining security in high-risk environments. Additionally, we propose several pipelines that integrate DNT and ML within coherent frameworks to enhance network optimization and security. Case studies demonstrate the practical applications of our proposed pipelines in edge caching and vehicular networks. In edge caching, the pipeline achieves over 80% cache hit rates while balancing base station loads. In autonomous vehicular system, it ensure a 100% no-collision rate, showcasing its reliability in safety-critical scenarios. By exploring these synergies, we offer insights into the future of intelligent and adaptive network systems that automate decision-making and problem-solving.
• Abstract（参考訳）: DNT(Digital Network twins)は、ネットワーク性能のリアルタイム監視、シミュレーション、最適化を可能にする物理ネットワークの仮想表現である。 機械学習(ML)技術、特に連邦学習(FL)と強化学習(RL)を統合すると、DNTはネットワーク操作の複雑さを管理する強力なソリューションとして現れる。 本稿では,DNT,FL,RL手法の相乗効果を総合的に分析し,それらが6Gネットワークにおいて重要な課題に対処する可能性を示す。 ネットワーク信頼性の確保、共同データシナリオ予測の実現、リスクの高い環境でのセキュリティ維持など、対処すべき重要な技術的課題を強調します。 さらに、ネットワーク最適化とセキュリティを強化するために、コヒーレントフレームワークにDNTとMLを統合するパイプラインをいくつか提案する。 ケーススタディでは,エッジキャッシングと車両ネットワークにおけるパイプラインの実用例を示した。 エッジキャッシュでは、パイプラインはベースステーションの負荷のバランスを保ちながら80%以上のキャッシュヒット率を達成する。 自律車体システムでは、100%非衝突速度を保証し、安全クリティカルなシナリオにおける信頼性を示す。 これらのシナジーを探求することで、意思決定と問題解決を自動化するインテリジェントで適応的なネットワークシステムの将来についての洞察を提供する。

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