論文の概要: The LLM as a Network Operator: A Vision for Generative AI in the 6G Radio Access Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10478v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 20:47:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-21 06:05:45.739282
• Title: The LLM as a Network Operator: A Vision for Generative AI in the 6G Radio Access Network
• Title（参考訳）: ネットワークオペレータとしてのLCM:6G無線アクセスネットワークにおける生成AIのビジョン
• Authors: Oluwaseyi Giwa, Michael Adewole, Tobi Awodumila, Pelumi Aderinto,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model (LLM)-RAN Operatorの概念を提案する。 LLMはRAN制御ループに埋め込まれ、高レベルの人間の意図を最適なネットワークアクションに変換する。 本稿では,NextG時代のAI理論と無線システム工学のギャップを埋めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The management of future AI-native Next-Generation (NextG) Radio Access Networks (RANs), including 6G and beyond, presents a challenge of immense complexity that exceeds the capabilities of traditional automation. In response, we introduce the concept of the LLM-RAN Operator. In this paradigm, a Large Language Model (LLM) is embedded into the RAN control loop to translate high-level human intents into optimal network actions. Unlike prior empirical studies, we present a formal framework for an LLM-RAN operator that builds on earlier work by making guarantees checkable through an adapter aligned with the Open RAN (O-RAN) standard, separating strategic LLM-driven guidance in the Non-Real-Time (RT) RAN intelligent controller (RIC) from reactive execution in the Near-RT RIC, including a proposition on policy expressiveness and a theorem on convergence to stable fixed points. By framing the problem with mathematical rigor, our work provides the analytical tools to reason about the feasibility and stability of AI-native RAN control. It identifies critical research challenges in safety, real-time performance, and physical-world grounding. This paper aims to bridge the gap between AI theory and wireless systems engineering in the NextG era, aligning with the AI4NextG vision to develop knowledgeable, intent-driven wireless networks that integrate generative AI into the heart of the RAN.
• Abstract（参考訳）: 6Gなどを含む将来のAIネイティブなNext-Generation (NextG) Radio Access Networks (RANs)の管理は、従来の自動化の能力を超える膨大な複雑さの課題を提示している。 これに対して,LLM-RAN演算子の概念を紹介する。 このパラダイムでは、Large Language Model (LLM) がRAN制御ループに埋め込まれ、高レベルの人間の意図を最適なネットワークアクションに変換する。 従来の実証研究と異なり、我々は、Open RAN(O-RAN)標準に準拠したアダプタを通じて保証をチェック可能とし、Non-Real-Time (RT) RAN Intelligent Control (RIC) における戦略的なLSM駆動誘導を、ポリシー表現性や安定な固定点への収束定理を含む、Near-RT RICのリアクティブ実行から切り離すことによって、従来の作業の上に構築されたLLM-RAN演算子のための公式なフレームワークを提案する。 数学的厳密さで問題を解き明かすことで、我々の研究はAIネイティブのRAN制御の実現可能性と安定性を推論するための分析ツールを提供する。 安全性、リアルタイムパフォーマンス、物理世界の接地における重要な研究課題を特定する。 本稿では,NextG時代のAI理論と無線システム工学のギャップを埋めることを目的とする。

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