論文の概要: LLM-hRIC: LLM-empowered Hierarchical RAN Intelligent Control for O-RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18062v2
• Date: Tue, 20 May 2025 07:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.063369
• Title: LLM-hRIC: LLM-empowered Hierarchical RAN Intelligent Control for O-RAN
• Title（参考訳）: LLM-hRIC:O-RANのためのLLMを用いた階層型RANインテリジェント制御
• Authors: Lingyan Bao, Sinwoong Yun, Jemin Lee, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: 本稿では、無線アクセスネットワーク(O-RAN)におけるRCC間の協調性を改善するため、LLM-hRIC(LLM-hRIC)フレームワークを紹介する。 このフレームワークは,グローバルネットワーク情報を用いたリアルタイムRIC(non-RT RIC)の戦略的ガイダンスを提供する。 RL搭載の近RT RICは実装者として機能し、このガイダンスとローカルリアルタイムデータを組み合わせて近RT決定を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.94324843095396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advances in applying large language models (LLMs) and machine learning (ML) techniques to open radio access network (O-RAN), critical challenges remain, such as insufficient cooperation between radio access network (RAN) intelligent controllers (RICs), high computational demands hindering real-time decisions, and the lack of domain-specific finetuning. Therefore, this article introduces the LLM-empowered hierarchical RIC (LLM-hRIC) framework to improve the collaboration between RICs in O-RAN. The LLM-empowered non-real-time RIC (non-RT RIC) acts as a guider, offering a strategic guidance to the near-real-time RIC (near-RT RIC) using global network information. The RL-empowered near-RT RIC acts as an implementer, combining this guidance with local real-time data to make near-RT decisions. We evaluate the feasibility and performance of the LLM-hRIC framework in an integrated access and backhaul (IAB) network setting, and finally, discuss the open challenges of the LLM-hRIC framework for O-RAN.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) と機械学習 (ML) 技術を無線アクセスネットワーク (O-RAN) に応用する最近の進歩にもかかわらず、無線アクセスネットワーク (RAN) インテリジェントコントローラ (RIC) との連携が不十分なこと、リアルタイム決定を妨げる高い計算要求、ドメイン固有の微調整の欠如など、重要な課題が残っている。 そこで本稿では,LLMを用いた階層型RAC(LLM-hRIC)フレームワークについて紹介する。 LLMを利用した非リアルタイムRCC(non-RT RIC)は、グローバルネットワーク情報を用いて、ほぼリアルタイムRCC(near-RT RIC)への戦略的ガイダンスを提供するガイドとして機能する。 RL搭載の近RT RICは実装者として機能し、このガイダンスとローカルリアルタイムデータを組み合わせて近RT決定を行う。 統合アクセス・バックホール(IAB)ネットワーク設定におけるLLM-hRICフレームワークの実現可能性と性能を評価し,最後に,O-RANのためのLLM-hRICフレームワークのオープンな課題について議論する。

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