論文の概要: Intent-Based Network for RAN Management with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14230v1
- Date: Thu, 17 Jul 2025 04:57:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.786215
- Title: Intent-Based Network for RAN Management with Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたRAN管理のためのインテントベースネットワーク
- Authors: Fransiscus Asisi Bimo, Maria Amparo Canaveras Galdon, Chun-Kai Lai, Ray-Guang Cheng, Edwin K. P. Chong,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を利用した無線アクセスネットワーク(RAN)管理のための新しい自動化手法を提案する。
提案手法は、意図翻訳を強化し、高レベルな目的を自律的に解釈し、複雑なネットワーク状態を推論し、RANの正確な構成を生成する。
LLM-orchestrated agentic systemによるリアルタイムフィードバックに基づく戦略を適用することにより,RANにおける堅牢なリソース管理を実現する可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5588799679661638
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advanced intelligent automation becomes an important feature to deal with the increased complexity in managing wireless networks. This paper proposes a novel automation approach of intent-based network for Radio Access Networks (RANs) management by leveraging Large Language Models (LLMs). The proposed method enhances intent translation, autonomously interpreting high-level objectives, reasoning over complex network states, and generating precise configurations of the RAN by integrating LLMs within an agentic architecture. We propose a structured prompt engineering technique and demonstrate that the network can automatically improve its energy efficiency by dynamically optimizing critical RAN parameters through a closed-loop mechanism. It showcases the potential to enable robust resource management in RAN by adapting strategies based on real-time feedback via LLM-orchestrated agentic systems.
- Abstract（参考訳）: 高度にインテリジェントな自動化は、無線ネットワークの管理の複雑さの増加に対処する上で重要な機能である。
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用した無線アクセスネットワーク(RAN)管理のための,意図に基づくネットワークの自動化手法を提案する。
提案手法は、意図翻訳を強化し、高レベルな目的を自律的に解釈し、複雑なネットワーク状態を推論し、エージェントアーキテクチャにLSMを統合することでRANの正確な構成を生成する。
本研究では,ネットワークが閉ループ機構を用いて重要なRANパラメータを動的に最適化することにより,ネットワークのエネルギー効率を向上できることを実証する。
LLM-orchestrated agentic systemによるリアルタイムフィードバックに基づく戦略を適用することにより,RANにおける堅牢なリソース管理を実現する可能性を示す。
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