論文の概要: Towards 6G Intelligence: The Role of Generative AI in Future Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19495v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 00:44:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.457289
• Title: Towards 6G Intelligence: The Role of Generative AI in Future Wireless Networks
• Title（参考訳）: 6Gインテリジェンスを目指して : 次世代無線ネットワークにおける生成AIの役割
• Authors: Muhammad Ahmed Mohsin, Junaid Ahmad, Muhammad Hamza Nawaz, Muhammad Ali Jamshed,
• Abstract要約: アンビエント・インテリジェンス(AmI)は、物理環境にセンサー、計算、通信を組み込むコンピューティングパラダイムである。 我々は、生成人工知能(GenAI)がそのような環境の創造的な中核であると主張している。 本章では、基礎となるGenAIモデル、GAN、VAE、拡散モデル、生成トランスフォーマーをレビューし、実践的なAmIユースケースに接続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.511369967593153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ambient intelligence (AmI) is a computing paradigm in which physical environments are embedded with sensing, computation, and communication so they can perceive people and context, decide appropriate actions, and respond autonomously. Realizing AmI at global scale requires sixth generation (6G) wireless networks with capabilities for real time perception, reasoning, and action aligned with human behavior and mobility patterns. We argue that Generative Artificial Intelligence (GenAI) is the creative core of such environments. Unlike traditional AI, GenAI learns data distributions and can generate realistic samples, making it well suited to close key AmI gaps, including generating synthetic sensor and channel data in under observed areas, translating user intent into compact, semantic messages, predicting future network conditions for proactive control, and updating digital twins without compromising privacy. This chapter reviews foundational GenAI models, GANs, VAEs, diffusion models, and generative transformers, and connects them to practical AmI use cases, including spectrum sharing, ultra reliable low latency communication, intelligent security, and context aware digital twins. We also examine how 6G enablers, such as edge and fog computing, IoT device swarms, intelligent reflecting surfaces (IRS), and non terrestrial networks, can host or accelerate distributed GenAI. Finally, we outline open challenges in energy efficient on device training, trustworthy synthetic data, federated generative learning, and AmI specific standardization. We show that GenAI is not a peripheral addition, but a foundational element for transforming 6G from a faster network into an ambient intelligent ecosystem.
• Abstract（参考訳）: アンビエント・インテリジェンス(AmI)とは、物理的な環境に知覚、計算、コミュニケーションが組み込まれ、人や状況を理解し、適切な行動を決定し、自律的に応答するコンピューティングパラダイムである。 AmIを世界規模で実現するには、6世代(6G)の無線ネットワークが必要である。 我々は、生成人工知能(GenAI)がそのような環境の創造的な中核であると主張している。 従来のAIとは異なり、GenAIはデータの配布を学習し、実際のサンプルを生成するため、観測された領域内で合成センサーとチャネルデータを生成すること、ユーザの意図をコンパクトでセマンティックなメッセージに変換すること、プロアクティブコントロールのための将来のネットワーク条件を予測すること、プライバシを損なうことなくデジタルツインを更新することなど、重要なAmIギャップを閉じるのに適している。 本章では、基礎となるGenAIモデル、GAN、VAE、拡散モデル、生成トランスフォーマーをレビューし、スペクトル共有、超信頼性の高い低レイテンシ通信、インテリジェントセキュリティ、コンテキスト対応デジタルツインなど、実践的なAmIユースケースに接続する。 また、エッジとフォグコンピューティング、IoTデバイス群、インテリジェントリフレクションサーフェス(IRS)、非地球ネットワークなどの6Gイネーブルが分散GenAIをホストまたは高速化する方法について検討する。 最後に、デバイストレーニング、信頼できる合成データ、連合生成学習、AmI固有の標準化におけるエネルギー効率のオープンな課題について概説する。 GenAIは周辺付加ではなく,高速ネットワークから環境知能エコシステムへ6Gを変換するための基礎的な要素であることを示す。

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