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。

関連論文リスト

• Federated Agentic AI for Wireless Networks: Fundamentals, Approaches, and Applications [60.721304295812445]
  フェデレートラーニング(FL)はエージェントAIの全体的なループを改善する可能性がある。 まず、エージェントAIとメインストリームのFLタイプの基礎を要約し、各FLタイプがエージェントAIのループの特定のコンポーネントを強化する方法について説明する。 低高度無線ネットワークにおけるエージェントAIの動作決定性能を向上させるためにFRLを用いたケーススタディを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-02T11:26:56Z)
• Toward Autonomous O-RAN: A Multi-Scale Agentic AI Framework for Real-Time Network Control and Management [39.17062930275755]
  本稿では,オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)のためのマルチスケールエージェントAIフレームワークを提案する。 RANインテリジェンスは、Non-Real-Time (Non-RT), Near-Real-Time (Near-RT), Real-Time (RT)コントロールループにまたがるコーディネート階層として編成される。 これらのエージェントは,標準化されたO-RANインタフェースとテレメトリによってどのように協調するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-15T12:34:01Z)
• ComAgent: Multi-LLM based Agentic AI Empowered Intelligent Wireless Networks [62.031889234230725]
  6Gネットワークは複雑な層間最適化に依存している。 数学の定式化に高レベルの意図を手動で翻訳することは、まだボトルネックである。 我々はマルチLLMエージェントAIフレームワークであるComAgentを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T13:43:59Z)
• Next Generation Intelligent Low-Altitude Economy Deployments: The O-RAN Perspective [2.3920356798957436]
  本稿では,オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)を利用した低高度経済(LAE)フレームワークを提案する。 ランドスケープインタプリタとして機能する意味認識型 rApp を用いて,提案アーキテクチャの有効性と性能を評価する。 LAE研究に活用できるUAVテストベッドの能力を調査し、重要な研究課題と標準化ニーズを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-01T08:22:38Z)
• Towards 6G Native-AI Edge Networks: A Semantic-Aware and Agentic Intelligence Paradigm [85.7583231789615]
  6Gはインテリジェンスをネイティブネットワークの能力として位置づけ、無線アクセスネットワーク(RAN)の設計を変革する このビジョンの中では、セマンティック・ネイティブのコミュニケーションとエージェント・インテリジェンスが中心的な役割を果たすことが期待されている。 エージェントインテリジェンスは、RANエンティティに目標駆動の自律性、推論、計画、マルチエージェントコラボレーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-04T03:09:33Z)
• Agentic AI for Ultra-Modern Networks: Multi-Agent Framework for RAN Autonomy and Assurance [10.253240657118793]
  従来のO-RAN制御ループはRICベースのオーケストレーションに大きく依存しており、インテリジェンスを集中し、ポリシーの衝突やデータドリフト、予期せぬ条件下での安全でないアクションといったリスクにシステムを公開している。 自律型ネットワークの未来は、データ収集、モデルトレーニング、予測、ポリシー生成検証、デプロイメント、保証を行うために、専門エージェントが協力するマルチエージェントアーキテクチャにある、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T18:28:55Z)
• AgentRAN: An Agentic AI Architecture for Autonomous Control of Open 6G Networks [14.358601770321235]
  我々は、自然言語(NL)の意図に基づいて分散AIエージェントのファブリックを生成し、オーケストレーションする、AIネイティブなオープンRAN対応フレームワークであるAgenRANを紹介する。 明示的なプログラミングを必要とする従来のアプローチとは異なり、AgentRANのLLMエージェントは自然言語の意図を解釈し、構造化された会話を通じて戦略を交渉し、ネットワーク全体の制御ループを編成する。 AI-RAN Factoryは、エージェントのインタラクションを観察し、改善された制御アルゴリズムを埋め込んだ新しいエージェントを継続的に生成する自動パイプラインである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-25T08:18:10Z)
• AI/ML Life Cycle Management for Interoperable AI Native RAN [50.61227317567369]
  人工知能(AI)と機械学習(ML)モデルは、5Gラジオアクセスネットワーク(RAN)を急速に浸透させている これらの開発は、AIネイティブなトランシーバーを6Gのキーイネーブルとして基盤を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-24T16:04:59Z)
• Intent-Based Network for RAN Management with Large Language Models [1.5588799679661638]
  本稿では,Large Language Models (LLM) を利用した無線アクセスネットワーク(RAN)管理のための新しい自動化手法を提案する。 提案手法は、意図翻訳を強化し、高レベルな目的を自律的に解釈し、複雑なネットワーク状態を推論し、RANの正確な構成を生成する。 LLM-orchestrated agentic systemによるリアルタイムフィードバックに基づく戦略を適用することにより,RANにおける堅牢なリソース管理を実現する可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-17T04:57:55Z)
• Generative AI for Autonomous Driving: Frontiers and Opportunities [145.6465312554513]
  この調査は、自律運転スタックにおけるGenAIの役割の包括的合成を提供する。 まず、VAE、GAN、拡散モデル、および大規模言語モデルを含む、現代の生成モデリングの原則とトレードオフを蒸留することから始めます。 我々は、合成データ一般化、エンドツーエンド駆動戦略、高忠実なデジタルツインシステム、スマートトランスポートネットワーク、具体化されたAIへのクロスドメイン転送など、実用的な応用を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-13T17:59:20Z)
• LLM-hRIC: LLM-empowered Hierarchical RAN Intelligent Control for O-RAN [56.94324843095396]
  本稿では、無線アクセスネットワーク(O-RAN)におけるRCC間の協調性を改善するため、LLM-hRIC(LLM-hRIC)フレームワークを紹介する。 このフレームワークは,グローバルネットワーク情報を用いたリアルタイムRIC(non-RT RIC)の戦略的ガイダンスを提供する。 RL搭載の近RT RICは実装者として機能し、このガイダンスとローカルリアルタイムデータを組み合わせて近RT決定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-25T04:18:23Z)
• Modular and Integrated AI Control Framework across Fiber and Wireless Networks for 6G [4.32403467508203]
  本稿では,光ファイバーネットワークと無線ネットワークの両方で使用するために,高度に柔軟で適応可能なAIコントローラの包括的なフレームワークを提案する。 当社のアプローチでは,さまざまなネットワークトランスポート技術やドメインにまたがる統合AIコントロールフレームワークの必要性に対処し,インテリジェントで自動化された,スケーラブルな6Gネットワークの開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T23:12:44Z)
• Toward 6G Native-AI Network: Foundation Model based Cloud-Edge-End Collaboration Framework [55.73948386625618]
  データ、AIモデル、運用パラダイムの観点から、6GネイティブAIを達成する上での課題を分析します。 基礎モデルに基づく6GネイティブAIフレームワークを提案し、専門家の知識の統合方法を提供し、2種類のPFMのカスタマイズを提示し、ネイティブAIフレームワークの新たな運用パラダイムを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T15:19:40Z)
• Network and Physical Layer Attacks and countermeasures to AI-Enabled 6G O-RAN [1.7811776494967646]
  本稿では,AI駆動型6G無線アクセスネットワーク(RAN)のセキュリティへの影響について検討する。 Open RAN(O-RAN)では、業界主導のオープンアーキテクチャと、AIコントロールを備えた次世代RANを構築するためのインターフェースについて説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T16:36:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。