論文の概要: Resilient-native and Intelligent NextG Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12795v1
• Date: Sun, 15 Jun 2025 10:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.889352
• Title: Resilient-native and Intelligent NextG Systems
• Title（参考訳）: レジリエントネイティブとインテリジェントNextGシステム
• Authors: Mehdi Bennis,
• Abstract要約: この記事では、レジリエンスの数学を掘り下げる前に、まずレジリエンスを定義し、それを信頼性と堅牢性から曖昧にする方法を模索する。 この記事では、ネットワークレジリエンスのユニークな特徴に合わせて、ニュアンスのあるメトリクスを提示し、トレードオフについて議論することで、結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.39711554156489
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Just like power, water and transportation systems, wireless networks are a crucial societal infrastructure. As natural and human-induced disruptions continue to grow, wireless networks must be resilient to unforeseen events, able to withstand and recover from unexpected adverse conditions, shocks, unmodeled disturbances and cascading failures. Despite its critical importance, resilience remains an elusive concept, with its mathematical foundations still underdeveloped. Unlike robustness and reliability, resilience is premised on the fact that disruptions will inevitably happen. Resilience, in terms of elasticity, focuses on the ability to bounce back to favorable states, while resilience as plasticity involves agents (or networks) that can flexibly expand their states, hypotheses and course of actions, by transforming through real-time adaptation and reconfiguration. This constant situational awareness and vigilance of adapting world models and counterfactually reasoning about potential system failures and the corresponding best responses, is a core aspect of resilience. This article seeks to first define resilience and disambiguate it from reliability and robustness, before delving into the mathematics of resilience. Finally, the article concludes by presenting nuanced metrics and discussing trade-offs tailored to the unique characteristics of network resilience.
• Abstract（参考訳）: 電力、水、交通システムと同様に、ワイヤレスネットワークは重要な社会基盤である。 自然と人為的な破壊が拡大するにつれて、無線ネットワークは予期せぬ出来事に耐性を持ち、予期せぬ異常な状況、ショック、非モデル化された障害、そしてカスケード障害に耐え、回復できなければならない。 その重要な重要性にもかかわらず、レジリエンスは未だに解明されていない概念であり、その数学的基盤はまだ未発達である。 堅牢性と信頼性とは異なり、レジリエンスは破壊が必然的に起こるという事実に基づいています。 弾力性という観点では、弾力性は有利な状態に跳ね返る能力に焦点が当てられ、一方で可塑性としてのレジリエンスには、リアルタイム適応と再構成を通じて、その状態、仮説、行動の過程を柔軟に拡張できるエージェント(またはネットワーク)が含まれる。 この定常的な状況認識と、潜在的なシステム障害とそれに対応する最良の応答を反実的に推論する世界モデルへの適応の警戒は、レジリエンスの中核的な側面である。 この記事では、レジリエンスの数学を掘り下げる前に、まずレジリエンスを定義し、それを信頼性と堅牢性から曖昧にする方法を模索する。 最後に、この記事では、ネットワークレジリエンスのユニークな特徴に合わせて、ニュアンスのあるメトリクスを提示し、トレードオフについて議論することで、結論付けている。

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