論文の概要: Agentic Semantic Control for Autonomous Wireless Space Networks: Extending Space-O-RAN with MCP-Driven Distributed Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10925v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 17:35:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.873121
• Title: Agentic Semantic Control for Autonomous Wireless Space Networks: Extending Space-O-RAN with MCP-Driven Distributed Intelligence
• Title（参考訳）: 自律型無線空間ネットワークのためのエージェントセマンティック制御:MSP駆動分散インテリジェンスによるSpace-O-RANの拡張
• Authors: Eduardo Baena, Paolo Testolina, Michele Polese, Sergi Aliaga, Andrew Benincasa, Dimitrios Koutsonikolas, Josep Jornet, Tommaso Melodia,
• Abstract要約: 月面操作は無線通信システムに 厳しい要求を課します モデルコンテキストプロトコル(MCP)とエージェント・ツー・エージェント(A2A)通信プロトコルによって実現された意味的エージェント層を組み込んだ新しい拡張を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.037873741966921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Lunar surface operations impose stringent requirements on wireless communication systems, including autonomy, robustness to disruption, and the ability to adapt to environmental and mission-driven context. While Space-O-RAN provides a distributed orchestration model aligned with 3GPP standards, its decision logic is limited to static policies and lacks semantic integration. We propose a novel extension incorporating a semantic agentic layer enabled by the Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) communication protocols, allowing context-aware decision making across real-time, near-real-time, and non-real-time control layers. Distributed cognitive agents deployed in rovers, landers, and lunar base stations implement wireless-aware coordination strategies, including delay-adaptive reasoning and bandwidth-aware semantic compression, while interacting with multiple MCP servers to reason over telemetry, locomotion planning, and mission constraints.
• Abstract（参考訳）: 月面操作は、自律性、破壊に対する堅牢性、環境やミッション駆動の状況に適応する能力など、無線通信システムに厳しい要件を課している。 Space-O-RANは3GPP標準に準拠した分散オーケストレーションモデルを提供するが、決定ロジックは静的ポリシーに限定され、セマンティック統合が欠如している。 本稿では,MCP(Model Context Protocol)とA2A(Agent-to-Agent)通信プロトコルによって実現されたセマンティックなエージェント層を組み込んだ新しい拡張手法を提案する。 ローバー、ランダー、月面基地局に配備された分散認知エージェントは、遅延適応推論や帯域幅対応セマンティック圧縮を含む無線対応のコーディネーション戦略を実装し、テレメトリ、移動計画、ミッション制約について複数のMPPサーバと対話する。

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