論文の概要: End-to-End Edge AI Service Provisioning Framework in 6G ORAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11933v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 00:48:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:59:11.975713
• Title: End-to-End Edge AI Service Provisioning Framework in 6G ORAN
• Title（参考訳）: 6G ORANのエッジAIサービスプロビジョニングフレームワーク
• Authors: Yun Tang, Udhaya Chandhar Srinivasan, Benjamin James Scott, Obumneme Umealor, Dennis Kevogo, Weisi Guo,
• Abstract要約: 本稿では,O-RAN rAppsとしてデプロイされたLarge Language Model (LLM)エージェントを活用する,新しいエッジAIおよびネットワークサービスオーケストレーションフレームワークを提案する。 提案システムでは,ユーザのユースケース記述をデプロイ可能なAIサービスと対応するネットワーク構成に変換することで,インタラクティブかつ直感的なオーケストレーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6934511825411045
• License:
• Abstract: With the advent of 6G, Open Radio Access Network (O-RAN) architectures are evolving to support intelligent, adaptive, and automated network orchestration. This paper proposes a novel Edge AI and Network Service Orchestration framework that leverages Large Language Model (LLM) agents deployed as O-RAN rApps. The proposed LLM-agent-powered system enables interactive and intuitive orchestration by translating the user's use case description into deployable AI services and corresponding network configurations. The LLM agent automates multiple tasks, including AI model selection from repositories (e.g., Hugging Face), service deployment, network adaptation, and real-time monitoring via xApps. We implement a prototype using open-source O-RAN projects (OpenAirInterface and FlexRIC) to demonstrate the feasibility and functionality of our framework. Our demonstration showcases the end-to-end flow of AI service orchestration, from user interaction to network adaptation, ensuring Quality of Service (QoS) compliance. This work highlights the potential of integrating LLM-driven automation into 6G O-RAN ecosystems, paving the way for more accessible and efficient edge AI ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 6Gの出現に伴い、Open Radio Access Network(O-RAN)アーキテクチャは進化し、インテリジェントで適応的で自動的なネットワークオーケストレーションをサポートする。 本稿では,O-RAN rAppsとしてデプロイされたLarge Language Model (LLM)エージェントを活用する,新しいエッジAIおよびネットワークサービスオーケストレーションフレームワークを提案する。 提案システムでは,ユーザのユースケース記述をデプロイ可能なAIサービスと対応するネットワーク構成に変換することで,インタラクティブかつ直感的なオーケストレーションを可能にする。 LLMエージェントは、リポジトリ(Hugging Faceなど)からのAIモデル選択、サービスデプロイメント、ネットワーク適応、xAppsによるリアルタイム監視など、複数のタスクを自動化する。 我々はオープンソースのO-RANプロジェクト(OpenAirInterfaceとFlexRIC)を使ってプロトタイプを実装し、フレームワークの実現可能性と機能を示します。 私たちのデモでは、ユーザインタラクションからネットワーク適応、品質・オブ・サービス(QoS)コンプライアンスの確保に至るまで、AIサービスオーケストレーションのエンドツーエンドフローを実演しています。 この研究は、LLM駆動の自動化を6G O-RANエコシステムに統合し、よりアクセスしやすく効率的なエッジAIエコシステムを実現する可能性を強調している。

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