論文の概要: AI/ML Life Cycle Management for Interoperable AI Native RAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18538v2
• Date: Sat, 26 Jul 2025 05:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 12:09:50.629404
• Title: AI/ML Life Cycle Management for Interoperable AI Native RAN
• Title（参考訳）: 相互運用可能なAIネイティブRANのためのAI/MLライフサイクル管理
• Authors: Chu-Hsiang Huang, Chao-Kai Wen, Geoffrey Ye Li,
• Abstract要約: 人工知能(AI)と機械学習(ML)モデルは、5Gラジオアクセスネットワーク(RAN)を急速に浸透させている これらの開発は、AIネイティブなトランシーバーを6Gのキーイネーブルとして基盤を築いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.61227317567369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models are rapidly permeating the 5G Radio Access Network (RAN), powering beam management, channel state information (CSI) feedback, positioning, and mobility prediction. However, without a standardized life-cycle management (LCM) framework, challenges, such as model drift, vendor lock-in, and limited transparency, hinder large-scale adoption. 3GPP Releases 16-20 progressively evolve AI/ML from experimental features to managed, interoperable network functions. Beginning with the Network Data Analytics Function (NWDAF) in Rel-16, subsequent releases introduced standardized interfaces for model transfer, execution, performance monitoring, and closed-loop control, culminating in Rel-20's two-sided CSI-compression Work Item and vendor-agnostic LCM profile. This article reviews the resulting five-block LCM architecture, KPI-driven monitoring mechanisms, and inter-vendor collaboration schemes, while identifying open challenges in resource-efficient monitoring, environment drift detection, intelligent decision-making, and flexible model training. These developments lay the foundation for AI-native transceivers as a key enabler for 6G.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)モデルは、5G Radio Access Network(RAN)、パワービーム管理、チャネル状態情報(CSI)フィードバック、位置決め、移動予測を急速に浸透させている。 しかし、標準化されたライフサイクル管理(LCM)フレームワークがなければ、モデルドリフト、ベンダーロックイン、透明性の制限といった課題が大規模な採用を妨げることになる。 3GPPは、実験機能から管理可能な相互運用可能なネットワーク機能まで、AI/MLを段階的に進化させた16-20をリリースする。 Rel-16のNetwork Data Analytics Function (NWDAF)から、その後のリリースでは、モデル転送、実行、パフォーマンス監視、クローズドループ制御のための標準化されたインターフェースが導入され、Rel-20の2面のCSI圧縮ワークアイテムとベンダーに依存しないLCMプロファイルが完成した。 本稿では、リソース効率の監視、環境ドリフトの検出、インテリジェントな意思決定、フレキシブルなモデルトレーニングにおけるオープンな課題を特定しながら、結果として生じる5ブロックLCMアーキテクチャ、KPI駆動の監視機構、ベンダー間コラボレーションスキームについてレビューする。 これらの開発は、AIネイティブなトランシーバーを6Gのキーイネーブルとして基盤を築いた。

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