論文の概要: LLM-Based Emulation of the Radio Resource Control Layer: Towards AI-Native RAN Protocols

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16821v2
• Date: Sun, 25 May 2025 20:15:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:55.637591
• Title: LLM-Based Emulation of the Radio Resource Control Layer: Towards AI-Native RAN Protocols
• Title（参考訳）: LLMに基づく無線リソース制御層のエミュレーション:AI-Native RANプロトコルを目指して
• Authors: Ziming Liu, Bryan Liu, Alvaro Valcarce, Xiaoli Chu,
• Abstract要約: 大きなAIモデルを6Gモバイルネットワークに統合することは、プロトコル設計とコントロールプレーンインテリジェンスを再定義することを約束する。 本稿では,標準に準拠した ASN.1 符号化された無線リソース制御メッセージを生成する LAM のエンドツーエンドなデモを示す。 この結果から,無線アクセスネットワーク(RAN)固有の推論で拡張されたLAMは,直接制御プレーンの手順を編成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.837338133444423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating large AI models (LAMs) into 6G mobile networks promises to redefine protocol design and control-plane intelligence by enabling autonomous, cognitive network operations. While industry concepts, such as ETSI's Experiential Networked Intelligence (ENI), envision LAM-driven agents for adaptive network slicing and intent-based management, practical implementations still face challenges in protocol literacy and real-world deployment. This paper presents an end-to-end demonstration of a LAM that generates standards-compliant, ASN.1-encoded Radio Resource Control (RRC) messages as part of control-plane procedures inside a gNB. We treat RRC messaging as a domain-specific language and fine-tune a decoder-only transformer model (LLaMA class) using parameter-efficient Low-Rank Adaptation (LoRA) on RRC messages linearized to retain their ASN.1 syntactic structure before standard byte-pair encoding tokenization. This enables combinatorial generalization over RRC protocol states while minimizing training overhead. On 30k field-test request-response pairs, our 8 B model achieves a median cosine similarity of 0.97 with ground-truth messages on an edge GPU -- a 61 % relative gain over a zero-shot LLaMA-3 8B baseline -- indicating substantially improved structural and semantic RRC fidelity. Overall, our results show that LAMs, when augmented with Radio Access Network (RAN)-specific reasoning, can directly orchestrate control-plane procedures, representing a stepping stone toward the AI-native air-interface paradigm. Beyond RRC emulation, this work lays the groundwork for future AI-native wireless standards.
• Abstract（参考訳）: 大規模AIモデル(LAM)を6Gモバイルネットワークに統合することで、自律的な認知ネットワーク操作を可能にして、プロトコル設計とコントロールプレーンインテリジェンスを再定義することを約束する。 ETSI の Experiential Networked Intelligence (ENI) のような業界概念は、適応型ネットワークスライシングとインテントベースの管理のための LAM 駆動エージェントを想定しているが、実用的な実装は、プロトコルリテラシーと実世界の展開において課題に直面している。 本稿では,標準準拠の無線リソース制御(RRC)メッセージをgNB内部の制御プレーンプロシージャの一部として生成するLAMのエンドツーエンドなデモを示す。 我々はRCメッセージをドメイン固有言語として扱い、パラメータ効率の低いローランド適応(LoRA)を用いてデコーダのみのトランスフォーマーモデル(LLaMAクラス)をファインチューンする。 これにより、RCプロトコル状態に対する組合せ一般化が可能となり、トレーニングオーバーヘッドを最小限に抑えることができる。 30kフィールドテストの要求-応答ペアでは、私たちの8Bモデルは、エッジGPU上の接地構造メッセージ -- ゼロショットのLLaMA-3 8Bベースラインに対する61%の相対的なゲイン -- に対して、0.97の正中コサイン類似性を達成します。 以上の結果から,Radio Access Network (RAN) 固有の推論で拡張されたLAMは,制御プレーンの手順を直接オーケストレーションし,AIネイティブな対面パラダイムに向けたステップストーンを表現できることが示唆された。 RRCエミュレーション以外にも、この研究は将来のAIネイティブなワイヤレス標準の基礎となる。

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