論文の概要: A Novel Compound AI Model for 6G Networks in 3D Continuum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15821v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 11:28:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-25 10:52:49.074199
• Title: A Novel Compound AI Model for 6G Networks in 3D Continuum
• Title（参考訳）: 3次元連続体における6Gネットワークのための新しい複合AIモデル
• Authors: Milos Gravara, Andrija Stanisic, Stefan Nastic,
• Abstract要約: 本稿では,複雑なタスクを専門的かつ相互運用可能なモジュールに分解する,新しい三部構成のフレームワークを導入する,複合AIシステムの形式モデルを提案する。 我々は、クロスドメインリソースオーケストレーション、動的トポロジへの適応、異種環境における一貫性のあるAIサービス品質の維持など、3D連続体で動作する6Gネットワーク内の複合AIシステムで直面する重要な課題を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The 3D continuum presents a complex environment that spans the terrestrial, aerial and space domains, with 6Gnetworks serving as a key enabling technology. Current AI approaches for network management rely on monolithic models that fail to capture cross-domain interactions, lack adaptability,and demand prohibitive computational resources. This paper presents a formal model of Compound AI systems, introducing a novel tripartite framework that decomposes complex tasks into specialized, interoperable modules. The proposed modular architecture provides essential capabilities to address the unique challenges of 6G networks in the 3D continuum, where heterogeneous components require coordinated, yet distributed, intelligence. This approach introduces a fundamental trade-off between model and system performance, which must be carefully addressed. Furthermore, we identify key challenges faced by Compound AI systems within 6G networks operating in the 3D continuum, including cross-domain resource orchestration, adaptation to dynamic topologies, and the maintenance of consistent AI service quality across heterogeneous environments.
• Abstract（参考訳）: 3D連続体は、地上、空中、宇宙の領域にまたがる複雑な環境を示し、6Gnetworksが重要な技術として機能する。 ネットワーク管理における現在のAIアプローチは、ドメイン間の相互作用をキャプチャできないモノリシックモデル、適応性の欠如、計算リソースの要求に頼っている。 本稿では,複雑なタスクを専門的かつ相互運用可能なモジュールに分解する,新しい三部構成のフレームワークを導入する,複合AIシステムの形式モデルを提案する。 提案したモジュールアーキテクチャは、3次元連続体における6Gネットワークのユニークな課題に対処するための重要な機能を提供する。 このアプローチは、モデルとシステムパフォーマンスの根本的なトレードオフを導入し、慎重に対処する必要があります。 さらに、クロスドメインリソースオーケストレーション、動的トポロジへの適応、異種環境における一貫したAIサービス品質の維持など、3D連続体で動作する6Gネットワーク内の複合AIシステムで直面する重要な課題を特定する。

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