論文の概要: Generative AI for Intent-Driven Network Management in 6G: A Case Study on Hierarchical Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06616v1
- Date: Fri, 08 Aug 2025 18:06:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.471861
- Title: Generative AI for Intent-Driven Network Management in 6G: A Case Study on Hierarchical Learning Approach
- Title（参考訳）: 6Gにおけるインテント駆動型ネットワーク管理のための生成AI:階層型学習アプローチの事例研究
- Authors: Md Arafat Habib, Medhat Elsayed, Yigit Ozcan, Pedro Enrique Iturria-Rivera, Majid Bavand, Melike Erol-Kantarci,
- Abstract要約: 我々は、Intent-Driven Networks(IDN)の3段階すべてにまたがってGenAIを導入する階層的なフレームワークを提案する。
提案するIDN管理アーキテクチャの有効性を示すために,Mambaという最新のGenAIアーキテクチャに基づくケーススタディを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.74230393417563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the emergence of 6G, mobile networks are becoming increasingly heterogeneous and dynamic, necessitating advanced automation for efficient management. Intent-Driven Networks (IDNs) address this by translating high-level intents into optimization policies. Large Language Models (LLMs) can enhance this process by understanding complex human instructions to enable adaptive, intelligent automation. Given the rapid advancements in Generative AI (GenAI), a comprehensive survey of LLM-based IDN architectures in disaggregated Radio Access Network (RAN) environments is both timely and critical. This article provides such a survey, along with a case study on a hierarchical learning-enabled IDN architecture that integrates GenAI across three key stages: intent processing, intent validation, and intent execution. Unlike most existing approaches that apply GenAI in the form of LLMs for intent processing only, we propose a hierarchical framework that introduces GenAI across all three stages of IDN. To demonstrate the effectiveness of the proposed IDN management architecture, we present a case study based on the latest GenAI architecture named Mamba. The case study shows how the proposed GenAI-driven architecture enhances network performance through intelligent automation, surpassing the performance of the conventional IDN architectures.
- Abstract（参考訳）: 6Gの出現に伴い、モバイルネットワークはますます異質で動的になり、効率的な管理のために高度な自動化を必要としている。
Intent-Driven Networks(IDN)は、高レベルの意図を最適化ポリシーに変換することで、この問題に対処する。
大規模言語モデル(LLM)は、適応的でインテリジェントな自動化を実現するために、複雑な人間の指示を理解することによって、このプロセスを強化することができる。
Generative AI(GenAI)の急速な進歩を考えると、非集約型Radio Access Network(RAN)環境におけるLLMベースのIDNアーキテクチャの包括的な調査は、タイムリーかつクリティカルである。
この記事では、インテント処理、インテントバリデーション検証、インテント実行という3つの主要なステージでGenAIを統合する階層的な学習可能なIDNアーキテクチャに関するケーススタディとともに、そのような調査を提供する。
意図処理のみにLLM方式でGenAIを適用した既存のアプローチとは異なり、IDNの3段階すべてにGenAIを導入する階層的なフレームワークを提案する。
提案するIDN管理アーキテクチャの有効性を示すために,Mambaという最新のGenAIアーキテクチャに基づくケーススタディを提案する。
ケーススタディは、提案したGenAI駆動アーキテクチャが、従来のIDNアーキテクチャの性能を超越して、インテリジェントな自動化を通じてネットワークパフォーマンスを向上させる方法を示している。
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