論文の概要: Conformal Calibration: Ensuring the Reliability of Black-Box AI in Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09310v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 11:25:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 11:15:04.278174
• Title: Conformal Calibration: Ensuring the Reliability of Black-Box AI in Wireless Systems
• Title（参考訳）: コンフォーマルキャリブレーション:無線システムにおけるブラックボックスAIの信頼性を保証する
• Authors: Osvaldo Simeone, Sangwoo Park, Matteo Zecchin,
• Abstract要約: この論文は、計算量的に軽量で高度な統計ツールを採用することによって、芸術の状態を超越した一般的なフレームワークであるコンフォーマルキャリブレーションをレビューする。 コンフォーマルキャリブレーションをAIモデルライフサイクルに織り込むことで、ネットワークオペレータは、ブラックボックスAIモデルの信頼性を、無線システムの信頼性の高い実現技術として確立することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.407171992845456
• License:
• Abstract: AI is poised to revolutionize telecommunication networks by boosting efficiency, automation, and decision-making. However, the black-box nature of most AI models introduces substantial risk, possibly deterring adoption by network operators. These risks are not addressed by the current prevailing deployment strategy, which typically follows a best-effort train-and-deploy paradigm. This paper reviews conformal calibration, a general framework that moves beyond the state of the art by adopting computationally lightweight, advanced statistical tools that offer formal reliability guarantees without requiring further training or fine-tuning. Conformal calibration encompasses pre-deployment calibration via uncertainty quantification or hyperparameter selection; online monitoring to detect and mitigate failures in real time; and counterfactual post-deployment performance analysis to address "what if" diagnostic questions after deployment. By weaving conformal calibration into the AI model lifecycle, network operators can establish confidence in black-box AI models as a dependable enabling technology for wireless systems.
• Abstract（参考訳）: AIは、効率性、自動化、意思決定を高めることで、通信ネットワークに革命をもたらす可能性がある。 しかし、ほとんどのAIモデルのブラックボックスの性質は重大なリスクをもたらし、ネットワークオペレーターによる採用を遅らせる可能性がある。 これらのリスクは、一般的なデプロイメント戦略では対処されない。 本稿では,さらなるトレーニングや微調整を必要とせず,形式的な信頼性保証を提供する計算軽量で高度な統計ツールを採用することにより,最先端の先進的フレームワークであるコンフォーマルキャリブレーションについてレビューする。 コンフォーマルキャリブレーションには、不確実な定量化やハイパーパラメータ選択による事前デプロイのキャリブレーション、リアルタイムに障害を検出し緩和するためのオンライン監視、デプロイ後の"何が"診断問題に対処するための反実的なデプロイ後のパフォーマンス分析が含まれる。 コンフォーマルキャリブレーションをAIモデルライフサイクルに織り込むことで、ネットワークオペレータは、ブラックボックスAIモデルの信頼性を、無線システムの信頼性の高い実現技術として確立することができる。

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