論文の概要: From Connectivity to Autonomy: The Dawn of Self-Evolving Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23710v1
• Date: Thu, 29 May 2025 17:45:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:08.050552
• Title: From Connectivity to Autonomy: The Dawn of Self-Evolving Communication Systems
• Title（参考訳）: コネクティビティから自律へ:自己進化型コミュニケーションシステムの夜明け
• Authors: Zeinab Nezami, Syed Danial Ali Shah, Maryam Hafeez, Karim Djemame, Syed Ali Raza Zaidi,
• Abstract要約: 本稿では,AIによるインテリジェンスによって静的接続を超えた動的適応が可能となる,自己進化型通信エコシステムとして6Gを想定する。 我々は、再構成可能なインフラ、適応型ネットワーク、インテリジェントネットワーク機能にまたがる自律通信システムの鍵となる実現可能性について検討する。 本研究は, リアルタイム意思決定の改善, 効率の最適化, 制御システムの遅延低減の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.37282630026096586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper envisions 6G as a self-evolving telecom ecosystem, where AI-driven intelligence enables dynamic adaptation beyond static connectivity. We explore the key enablers of autonomous communication systems, spanning reconfigurable infrastructure, adaptive middleware, and intelligent network functions, alongside multi-agent collaboration for distributed decision-making. We explore how these methodologies align with emerging industrial IoT frameworks, ensuring seamless integration within digital manufacturing processes. Our findings emphasize the potential for improved real-time decision-making, optimizing efficiency, and reducing latency in networked control systems. The discussion addresses ethical challenges, research directions, and standardization efforts, concluding with a technology stack roadmap to guide future developments. By leveraging state-of-the-art 6G network management techniques, this research contributes to the next generation of intelligent automation solutions, bridging the gap between theoretical advancements and real-world industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIによるインテリジェンスによって静的接続を超えた動的適応が可能となる,自己進化型通信エコシステムとして6Gを想定する。 我々は、分散意思決定のためのマルチエージェントコラボレーションとともに、再構成可能なインフラストラクチャ、アダプティブミドルウェア、インテリジェントネットワーク機能にまたがる自律通信システムのキーイネーラについて検討する。 これらの方法論が、新たな産業用IoTフレームワークとどのように一致し、デジタル製造プロセスにおけるシームレスな統合を保証するかを検討する。 本研究は, リアルタイム意思決定の改善, 効率の最適化, ネットワーク制御システムにおける遅延低減の可能性を強調した。 この議論は倫理的課題、研究の方向性、標準化の取り組みに対処し、将来の発展を導くための技術スタックのロードマップを締めくくった。 最先端の6Gネットワーク管理技術を活用することで、この研究は次世代のインテリジェントオートメーションソリューションに寄与し、理論の進歩と実世界の産業アプリケーションとのギャップを埋める。

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