論文の概要: Quantum-based QoE Optimization in Advanced Cellular Networks: Integration and Cloud Gaming Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01008v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 21:57:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.499403
• Title: Quantum-based QoE Optimization in Advanced Cellular Networks: Integration and Cloud Gaming Use Case
• Title（参考訳）: 高度セルラーネットワークにおける量子ベースのQoE最適化:統合とクラウドゲーミングのユースケース
• Authors: Fatma Chaouech, Javier Villegas, António Pereira, Carlos Baena, Sergio Fortes, Raquel Barco, Dominic Gribben, Mohammad Dib, Alba Villarino, Aser Cortines, Román Orús,
• Abstract要約: 本研究では、通信システムにおけるエンドツーエンド(E2E)ネットワークサービスを最適化するための量子機械学習(QML)と量子インスパイアされた(QI)技術の統合について検討する。 QMLとQIアルゴリズムの応用について検討し,その性能を従来の機械学習(ML)手法と比較した。 その結果,QMLモデルは推論時間やロード時間を低減しつつ,従来のMLモデルと同等あるいは優れた精度で推定できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.509152775326595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work explores the integration of Quantum Machine Learning (QML) and Quantum-Inspired (QI) techniques for optimizing end-to-end (E2E) network services in telecommunication systems, particularly focusing on 5G networks and beyond. The application of QML and QI algorithms is investigated, comparing their performance with classical Machine Learning (ML) approaches. The present study employs a hybrid framework combining quantum and classical computing leveraging the strengths of QML and QI, without the penalty of quantum hardware availability. This is particularized for the optimization of the Quality of Experience (QoE) over cellular networks. The framework comprises an estimator for obtaining the expected QoE based on user metrics, service settings, and cell configuration, and an optimizer that uses the estimation to choose the best cell and service configuration. Although the approach is applicable to any QoE-based network management, its implementation is particularized for the optimization of network configurations for Cloud Gaming services. Then, it is evaluated via performance metrics such as accuracy and model loading and inference times for the estimator, and time to solution and solution score for the optimizer. The results indicate that QML models achieve similar or superior accuracy to classical ML models for estimation, while decreasing inference and loading times. Furthermore, potential for better performance is observed for higher-dimensional data, highlighting promising results for higher complexity problems. Thus, the results demonstrate the promising potential of QML in advancing network optimization, although challenges related to data availability and integration complexities between quantum and classical ML are identified as future research lines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、通信システムにおけるエンドツーエンド(E2E)ネットワークサービスを最適化するための量子機械学習(QML)と量子インスパイアされた(QI)技術の統合について検討する。 QMLとQIアルゴリズムの応用について検討し,その性能を従来の機械学習(ML)手法と比較した。 本研究では,量子ハードウェアの可用性を犠牲にすることなく,QMLとQIの強みを活用した量子コンピューティングと古典コンピューティングを組み合わせたハイブリッドフレームワークを用いる。 これは、セルネットワーク上でのQuality of Experience(QoE)の最適化に特化している。 このフレームワークは、ユーザメトリクス、サービス設定、セル設定に基づいて期待されるQoEを取得するための推定器と、その推定を用いて最適なセルとサービス構成を選択する最適化器とを備える。 このアプローチはQoEベースのネットワーク管理に適用できるが、その実装はクラウドゲーミングサービスのネットワーク構成の最適化に特化している。 次に、推定器の精度やモデルローディング、推測時間、最適化器の解法と解法スコアなどのパフォーマンス指標を用いて評価する。 以上の結果から,QMLモデルと古典的MLモデルとの類似性や精度が向上し,推論やロード時間が短縮された。 さらに、高次元データに対してより良いパフォーマンスの可能性が観察され、より複雑な問題に対する有望な結果を浮き彫りにしている。 このようにして、QMLがネットワーク最適化を進める可能性を示しているが、量子と古典的なML間のデータの可用性と統合の複雑さに関する課題は将来の研究線として特定されている。

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