論文の概要: Bridging Physical and Digital Worlds: Embodied Large AI for Future Wireless Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.24009v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 16:13:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:54.150225
• Title: Bridging Physical and Digital Worlds: Embodied Large AI for Future Wireless Systems
• Title（参考訳）: 物理的な世界とデジタル世界を橋渡しする:未来のワイヤレスシステムのための巨大なAI
• Authors: Xinquan Wang, Fenghao Zhu, Zhaohui Yang, Chongwen Huang, Xiaoming Chen, Zhaoyang Zhang, Sami Muhaidat, Mérouane Debbah,
• Abstract要約: 大規模人工知能(AI)モデルは、将来の無線システムに革命的な可能性を提供する。 現在のパラダイムは、重要な物理的相互作用をほとんど見落としている。 本稿では,無線エンボディ型大型AI(WELAI)へのパラダイムシフトを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.53088397118198
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large artificial intelligence (AI) models offer revolutionary potential for future wireless systems, promising unprecedented capabilities in network optimization and performance. However, current paradigms largely overlook crucial physical interactions. This oversight means they primarily rely on offline datasets, leading to difficulties in handling real-time wireless dynamics and non-stationary environments. Furthermore, these models often lack the capability for active environmental probing. This paper proposes a fundamental paradigm shift towards wireless embodied large AI (WELAI), moving from passive observation to active embodiment. We first identify key challenges faced by existing models, then we explore the design principles and system structure of WELAI. Besides, we outline prospective applications in next-generation wireless. Finally, through an illustrative case study, we demonstrate the effectiveness of WELAI and point out promising research directions for realizing adaptive, robust, and autonomous wireless systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模人工知能(AI)モデルは、将来の無線システムに革命的な可能性を提供し、ネットワーク最適化と性能において前例のない能力を約束する。 しかし、現在のパラダイムは、重要な物理的相互作用をほとんど見落としている。 この監視は、主にオフラインのデータセットに依存しており、リアルタイムのワイヤレスダイナミックスや非静止環境を扱うのが困難であることを意味している。 さらに、これらのモデルは活発な環境探索能力に欠けることが多い。 本稿では、受動的観察からアクティブな実施へ移行する、無線エンボディド大型AI(WELAI)への根本的なパラダイムシフトを提案する。 まず、既存のモデルで直面する重要な課題を特定し、WELAIの設計原則とシステム構造について検討する。 また,次世代無線における将来的な応用について概説する。 最後に、実証的なケーススタディを通じて、WELAIの有効性を実証し、適応的で堅牢で自律的な無線システムを実現するための有望な研究方向を指摘する。

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