論文の概要: RAN Cortex: Memory-Augmented Intelligence for Context-Aware Decision-Making in AI-Native Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07842v1
• Date: Tue, 06 May 2025 17:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.214061
• Title: RAN Cortex: Memory-Augmented Intelligence for Context-Aware Decision-Making in AI-Native Networks
• Title（参考訳）: RAN Cortex:AIネットワークにおけるコンテキスト認識意思決定のためのメモリ拡張インテリジェンス
• Authors: Sebastian Barros,
• Abstract要約: RAN Cortexは、AIベースのRAN決定システムにおけるコンテキストリコールを可能にする、メモリ拡張アーキテクチャである。 この作業では、AIネイティブなRAN設計に欠けているプリミティブとしてメモリを導入し、再トレーニングや集中型推論を必要とせずに“学習エージェント”を有効にするフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As Radio Access Networks (RAN) evolve toward AI-native architectures, intelligent modules such as xApps and rApps are expected to make increasingly autonomous decisions across scheduling, mobility, and resource management domains. However, these agents remain fundamentally stateless, treating each decision as isolated, lacking any persistent memory of prior events or outcomes. This reactive behavior constrains optimization, especially in environments where network dynamics exhibit episodic or recurring patterns. In this work, we propose RAN Cortex, a memory-augmented architecture that enables contextual recall in AI-based RAN decision systems. RAN Cortex introduces a modular layer composed of four elements: a context encoder that transforms network state into high-dimensional embeddings, a vector-based memory store of past network episodes, a recall engine to retrieve semantically similar situations, and a policy interface that supplies historical context to AI agents in real time or near-real time. We formalize the retrieval-augmented decision problem in the RAN, present a system architecture compatible with O-RAN interfaces, and analyze feasible deployments within the Non-RT and Near-RT RIC domains. Through illustrative use cases such as stadium traffic mitigation and mobility management in drone corridors, we demonstrate how contextual memory improves adaptability, continuity, and overall RAN intelligence. This work introduces memory as a missing primitive in AI-native RAN designs and provides a framework to enable "learning agents" without the need for retraining or centralized inference
• Abstract（参考訳）: RAN(Radio Access Networks)がAIネイティブアーキテクチャへと進化するにつれて、xAppsやrAppsといったインテリジェントモジュールは、スケジューリング、モビリティ、リソース管理ドメインをまたいだ自律的な決定をますます行うことが期待されている。 しかし、これらのエージェントは基本的にステートレスであり、それぞれの決定を独立したものとして扱い、過去の出来事や結果の永続的な記憶を欠いている。 このリアクティブな振る舞いは、特にネットワークダイナミクスがエピソードまたは繰り返しパターンを示す環境において、最適化を制約します。 本稿では,AIに基づくRAN決定システムにおけるコンテキストリコールを可能にするメモリ拡張アーキテクチャであるRAN Cortexを提案する。 RAN Cortexは、ネットワーク状態を高次元の埋め込みに変換するコンテキストエンコーダ、過去のネットワークエピソードのベクトルベースのメモリストア、セマンティックに類似した状況を検索するリコールエンジン、AIエージェントにリアルタイムまたはほぼリアルタイムに歴史的なコンテキストを提供するポリシーインターフェースの4つの要素からなるモジュラー層を導入している。 我々は、RANにおける検索強化決定問題を定式化し、O-RANインタフェースと互換性のあるシステムアーキテクチャを示し、非RTおよびNear-RT RICドメイン内の実行可能なデプロイメントを解析する。 ドローン回廊におけるスタジアム交通の緩和やモビリティ管理といった実証的なユースケースを通じて、コンテキスト記憶が適応性、連続性、そして全体的RANインテリジェンスをどのように改善するかを実証する。 この研究は、AIネイティブなRAN設計における不足プリミティブとしてメモリを導入し、再トレーニングや集中型推論を必要とせずに"学習エージェント"を可能にするフレームワークを提供する。

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