論文の概要: Way to Build Native AI-driven 6G Air Interface: Principles, Roadmap, and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15277v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 06:11:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.205515
• Title: Way to Build Native AI-driven 6G Air Interface: Principles, Roadmap, and Outlook
• Title（参考訳）: ネイティブAI駆動の6G Air Interfaceを構築する方法:原則、ロードマップ、展望
• Authors: Ping Zhang, Kai Niu, Yiming Liu, Zijian Liang, Nan Ma, Xiaodong Xu, Wenjun Xu, Mengying Sun, Yinqiu Liu, Xiaoyun Wang, Ruichen Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、圧縮と適応という2つのコア特性を中心に構築された、AI駆動のネイティブな空気インターフェースアーキテクチャを提案する。 一方、圧縮により、シンボルレベルの精度よりもタスク関連性に着目し、ソースデータから本質的な意味情報を理解し、抽出することができる。 一方、空気インターフェースは様々なタスク、データタイプ、チャネル条件にまたがるセマンティック情報を動的に伝達し、スケーラビリティと堅牢性を確保することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.956195994255715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is expected to serve as a foundational capability across the entire lifecycle of 6G networks, spanning design, deployment, and operation. This article proposes a native AI-driven air interface architecture built around two core characteristics: compression and adaptation. On one hand, compression enables the system to understand and extract essential semantic information from the source data, focusing on task relevance rather than symbol-level accuracy. On the other hand, adaptation allows the air interface to dynamically transmit semantic information across diverse tasks, data types, and channel conditions, ensuring scalability and robustness. This article first introduces the native AI-driven air interface architecture, then discusses representative enabling methodologies, followed by a case study on semantic communication in 6G non-terrestrial networks. Finally, it presents a forward-looking discussion on the future of native AI in 6G, outlining key challenges and research opportunities.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、設計、デプロイメント、運用にまたがる6Gネットワークのライフサイクル全体にわたって、基本的な機能として機能することが期待されている。 本稿では、圧縮と適応という2つのコア特性を中心に構築された、AI駆動のネイティブな空気インターフェースアーキテクチャを提案する。 一方、圧縮により、シンボルレベルの精度よりもタスク関連性に着目し、ソースデータから本質的な意味情報を理解し、抽出することができる。 一方、空気インターフェースは様々なタスク、データタイプ、チャネル条件にまたがるセマンティック情報を動的に伝達し、スケーラビリティと堅牢性を確保することができる。 本稿では、まず、AIによるネイティブな空気インタフェースアーキテクチャについて紹介し、次に6G非地球ネットワークにおけるセマンティックコミュニケーションの事例研究を行う。 最後に、6GにおけるネイティブAIの将来について前方から議論し、重要な課題と研究の機会を概説する。

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