論文の概要: Benchmarking the State of Networks with a Low-Cost Method Based on Reservoir Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21420v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 08:42:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:10.970473
• Title: Benchmarking the State of Networks with a Low-Cost Method Based on Reservoir Computing
• Title（参考訳）: 貯留層計算に基づく低コスト手法によるネットワーク状態のベンチマーク
• Authors: Felix Simon Reimers, Carl-Hendrik Peters, Stefano Nichele,
• Abstract要約: 非侵襲的で低コストな方法で通信・移動ネットワークの状態をモニタリングする可能性を示す。 この方法は,ネットワークデータを貯水池計算の枠組み内のモデルに変換する。 これらのプロキシのパフォーマンスがネットワークの状態とどのように関係しているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Using data from mobile network utilization in Norway, we showcase the possibility of monitoring the state of communication and mobility networks with a non-invasive, low-cost method. This method transforms the network data into a model within the framework of reservoir computing and then measures the model's performance on proxy tasks. Experimentally, we show how the performance on these proxies relates to the state of the network. A key advantage of this approach is that it uses readily available data sets and leverages the reservoir computing framework for an inexpensive and largely agnostic method. Data from mobile network utilization is available in an anonymous, aggregated form with multiple snapshots per day. This data can be treated like a weighted network. Reservoir computing allows the use of weighted, but untrained networks as a machine learning tool. The network, initialized as a so-called echo state network (ESN), projects incoming signals into a higher dimensional space, on which a single trained layer operates. This consumes less energy than deep neural networks in which every weight of the network is trained. We use neuroscience inspired tasks and trained our ESN model to solve them. We then show how the performance depends on certain network configurations and also how it visibly decreases when perturbing the network. While this work serves as proof of concept, we believe it can be elevated to be used for near-real-time monitoring as well as the identification of possible weak spots of both mobile communication networks as well as transportation networks.
• Abstract（参考訳）: ノルウェーの移動ネットワーク利用データを用いて,非侵襲的で低コストな通信ネットワークと移動ネットワークの状態をモニタリングする可能性を示す。 この手法は,ネットワークデータを貯水池計算の枠組み内のモデルに変換し,そのモデルの性能をプロキシタスクで測定する。 実験により,これらのプロキシの性能がネットワークの状態とどのように関係しているかを示す。 このアプローチの鍵となる利点は、簡単に利用可能なデータセットを使い、貯水池のコンピューティングフレームワークを安価で大半非依存の手法に活用することである。 モバイルネットワーク利用のデータは、匿名で集約された形式で提供されており、1日に複数のスナップショットがある。 このデータは重み付きネットワークとして扱うことができる。 貯留層コンピューティングは、トレーニングされていないネットワークを機械学習ツールとして使用できる。 このネットワークは、いわゆるエコー状態ネットワーク(ESN)として初期化され、単一の訓練層が動作する高次元空間に受信信号を投影する。 これは、ネットワークの全重量がトレーニングされるディープニューラルネットワークよりも少ないエネルギーを消費する。 我々は神経科学にインスパイアされたタスクを使用し、その問題を解決するためにESNモデルを訓練しました。 次に、特定のネットワーク構成に依存する性能と、ネットワークの摂動時に視覚的に低下する性能を示す。 この研究は概念実証として機能するが、ほぼリアルタイムなモニタリングや、移動通信ネットワークと輸送ネットワークの両方の弱点の特定に利用することができると信じている。

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