論文の概要: Towards Sustainability in 6G Network Slicing with Energy-Saving and Optimization Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12132v1
- Date: Sat, 17 May 2025 20:07:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.056226
- Title: Towards Sustainability in 6G Network Slicing with Energy-Saving and Optimization Methods
- Title（参考訳）: 省エネルギー・最適化手法による6Gネットワークスライシングのサステナビリティ向上に向けて
- Authors: Rodrigo Moreira, Tereza C. M. Carvalho, Flávio de Oliveira Silva, Nazim Agoulmine, Joberto S. B. Martins,
- Abstract要約: 省エネルギーは、電気通信分野における新しいシステムにとって大きな関心事である。
本論文の主な貢献は,ネットワークスライシングにおける省エネルギー化の提案である。
NSアーキテクチャにMLネイティブエージェントをデプロイすることで、ユーザの要求に基づいてリソースを動的にオーケストレーションし、最適化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1497962813548524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The 6G mobile network is the next evolutionary step after 5G, with a prediction of an explosive surge in mobile traffic. It provides ultra-low latency, higher data rates, high device density, and ubiquitous coverage, positively impacting services in various areas. Energy saving is a major concern for new systems in the telecommunications sector because all players are expected to reduce their carbon footprints to contribute to mitigating climate change. Network slicing is a fundamental enabler for 6G/5G mobile networks and various other new systems, such as the Internet of Things (IoT), Internet of Vehicles (IoV), and Industrial IoT (IIoT). However, energy-saving methods embedded in network slicing architectures are still a research gap. This paper discusses how to embed energy-saving methods in network-slicing architectures that are a fundamental enabler for nearly all new innovative systems being deployed worldwide. This paper's main contribution is a proposal to save energy in network slicing. That is achieved by deploying ML-native agents in NS architectures to dynamically orchestrate and optimize resources based on user demands. The SFI2 network slicing reference architecture is the concrete use case scenario in which contrastive learning improves energy saving for resource allocation.
- Abstract（参考訳）: 6Gモバイルネットワークは、5Gに続く次の進化段階であり、モバイルトラフィックの爆発的な急増を予測している。
超低レイテンシ、高いデータレート、高いデバイス密度、ユビキタスカバレッジを提供する。
エネルギー節約は、すべてのプレイヤーが二酸化炭素排出量を減らし、気候変動の緩和に寄与することが期待されているため、電気通信分野の新しいシステムにとって大きな関心事である。
ネットワークスライシングは6G/5GモバイルネットワークやInternet of Things(IoT)、Internet of Vehicles(IoV)、Industrial IoT(IIoT)など、さまざまな新システムの基本的な実現方法である。
しかし、ネットワークスライシングアーキテクチャに埋め込まれた省エネ手法は依然として研究のギャップである。
本稿では,ネットワークスライシングアーキテクチャに省エネ手法を組み込む方法について論じる。
本論文の主な貢献は,ネットワークスライシングにおける省エネルギー化の提案である。
これは、NSアーキテクチャにMLネイティブエージェントをデプロイして、ユーザの要求に基づいてリソースを動的にオーケストレーションし、最適化することで実現される。
SFI2ネットワークスライシング参照アーキテクチャは、コントラスト学習がリソース割り当ての省エネを改善する具体的なユースケースである。
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