論文の概要: TelePlanNet: An AI-Driven Framework for Efficient Telecom Network Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13831v1
• Date: Tue, 20 May 2025 02:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.598157
• Title: TelePlanNet: An AI-Driven Framework for Efficient Telecom Network Planning
• Title（参考訳）: TelePlanNet - 効率的な通信ネットワーク計画のためのAI駆動フレームワーク
• Authors: Zongyuan Deng, Yujie Cai, Qing Liu, Shiyao Mu, Bin Lyu, Zhen Yang,
• Abstract要約: 基地局の選定は5Gネットワーク計画において重要な課題である。 既存のAIツールは、特定の面で効率が向上しているにもかかわらず、動的ネットワーク条件を満たすのに依然として苦労している。 基地局選択に適したAI駆動型フレームワークであるTelePlanNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.803399698762853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The selection of base station sites is a critical challenge in 5G network planning, which requires efficient optimization of coverage, cost, user satisfaction, and practical constraints. Traditional manual methods, reliant on human expertise, suffer from inefficiencies and are limited to an unsatisfied planning-construction consistency. Existing AI tools, despite improving efficiency in certain aspects, still struggle to meet the dynamic network conditions and multi-objective needs of telecom operators' networks. To address these challenges, we propose TelePlanNet, an AI-driven framework tailored for the selection of base station sites, integrating a three-layer architecture for efficient planning and large-scale automation. By leveraging large language models (LLMs) for real-time user input processing and intent alignment with base station planning, combined with training the planning model using the improved group relative policy optimization (GRPO) reinforcement learning, the proposed TelePlanNet can effectively address multi-objective optimization, evaluates candidate sites, and delivers practical solutions. Experiments results show that the proposed TelePlanNet can improve the consistency to 78%, which is superior to the manual methods, providing telecom operators with an efficient and scalable tool that significantly advances cellular network planning.
• Abstract（参考訳）: 基地局の選定は、5Gネットワーク計画において重要な課題であり、カバー範囲、コスト、ユーザ満足度、実用的制約の効率的な最適化が必要である。 従来の手作業の手法は、人間の専門性に依存し、非効率性に悩まされ、満足できない計画と構築の整合性に制限される。 既存のAIツールは、特定の面で効率が向上したにもかかわらず、通信事業者のネットワークの動的ネットワーク条件と多目的ニーズを満たすのに依然として苦労している。 これらの課題に対処するため、我々は、ベースステーションサイトの選択に適したAI駆動のフレームワークであるTelePlanNetを提案し、効率的な計画と大規模自動化のための3層アーキテクチャを統合する。 大規模言語モデル(LLM)を,リアルタイムなユーザ入力処理やベースステーション計画への意図アライメントに活用し,改良されたグループ相対ポリシー最適化(GRPO)強化学習を用いて計画モデルを訓練することにより,提案したTelePlanNetは,多目的最適化を効果的に処理し,候補サイトを評価し,実用的なソリューションを提供する。 実験の結果,提案したTelePlanNetは,手作業よりも優れた78%の一貫性向上を実現し,通信事業者に対して,セルラーネットワーク計画を大幅に改善する,効率的でスケーラブルなツールを提供することが示されている。

関連論文リスト

• Intelligent Task Offloading in VANETs: A Hybrid AI-Driven Approach for Low-Latency and Energy Efficiency [2.1877558143992184]
  Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) はインテリジェントトランスポートシステムに不可欠なネットワークである。 VANETは、車両が計算タスクを近くのロードサイドユニット(RSU)とリアルタイム処理のためにモバイルエッジコンピューティング(MEC)サーバーにオフロードすることを可能にする。 本研究は、インテリジェントタスクオフロードとリソースアロケーションのための教師付き学習、強化学習、パーティクルスワーム最適化(PSO)を統合したハイブリッドAIフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T13:20:02Z)
• Large-Scale AI in Telecom: Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences [212.5544743797899]
  大型通信モデル(LTM)は、現代の通信ネットワークが直面する複雑な課題に対処するために設計されたAIモデルである。 本稿は、LTMのアーキテクチャとデプロイメント戦略から、ネットワーク管理、リソース割り当て、最適化における彼らのアプリケーションまで、幅広いトピックについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T07:53:24Z)
• EMPOWER: Embodied Multi-role Open-vocabulary Planning with Online Grounding and Execution [2.2369578015657954]
  実生活環境におけるロボットのタスクプランニングは重要な課題である。 これらの課題は、目標を達成するためのステップの基底的なシーケンスを特定することの難しさ、高レベルのアクションと低レベルのコマンドの標準化されたマッピングの欠如、ロボットハードウェアの限られたリソースを考えると、計算オーバーヘッドを低く抑えることの3つの問題に起因している。 オープン・ボキャブラリ・オンライン・グラウンドディングのためのフレームワークであるEMPOWERを紹介し,これらの問題に対処するための具体的エージェントの計画について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T16:15:28Z)
• A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
  衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。 本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z)
• EmbodiedGPT: Vision-Language Pre-Training via Embodied Chain of Thought [95.37585041654535]
  Embodied AIは、ロボットが物理的な環境で長時間のタスクを遂行するためのアクションシーケンスを計画し、実行することができる。 本稿では,EmbodiedGPTを紹介する。EmbodiedGPTは,エンボディドAIのためのエンドツーエンドのマルチモーダル基盤モデルである。 実験は、実施計画、実施制御、視覚的キャプション、視覚的質問応答など、実施されたタスクに対するEmbodiedGPTの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:04:30Z)
• Automatic Design of Telecom Networks with Genetic Algorithms [0.0]
  AIベースのソリューションは、ネットワーク設計を自動化するために提案されている。 この面倒な作業を軽減するために,ネットワークを自動設計するための2レベル表現を用いた遺伝的アルゴリズムを提案する。 提案手法は,既存の方法よりも適切な,優れたソリューションを見つける上で,コストと時間を節約できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T22:02:58Z)
• Neighbor Auto-Grouping Graph Neural Networks for Handover Parameter Configuration in Cellular Network [47.29123145759976]
  ハンドオーバパラメータ設定のための学習ベースのフレームワークを提案する。 まず、ネットワークが異なるネットワーク状態とパラメータ値にどのように反応するかを模倣する新しいアプローチを提案する。 パラメータ設定の段階では、グローバルな最適化問題を解決する代わりに、局所的な多目的最適化戦略を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:51:36Z)
• Offline Contextual Bandits for Wireless Network Optimization [107.24086150482843]
  本稿では,ユーザ要求の変化に応じて,ネットワーク内の各セルの構成パラメータを自動的に調整するポリシの学習方法について検討する。 私たちのソリューションは、オフライン学習のための既存の方法を組み合わせて、この文脈で生じる重要な課題を克服する原則的な方法でそれらを適応します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T11:31:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。