論文の概要: Generative AI-Driven Hierarchical Multi-Agent Framework for Zero-Touch Optical Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.05625v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 07:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:08.137433
• Title: Generative AI-Driven Hierarchical Multi-Agent Framework for Zero-Touch Optical Networks
• Title（参考訳）: ゼロタッチ光ネットワークのためのAI駆動階層型マルチエージェントフレームワーク
• Authors: Yao Zhang, Yuchen Song, Shengnan Li, Yan Shi, Shikui Shen, Xiongyan Tang, Min Zhang, Danshi Wang,
• Abstract要約: 我々は,ゼロタッチ光ネットワークにおけるマルチタスク自律実行の合理化を目的としたGenAI駆動型階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。 光ネットワークのライフサイクルを通じて,3つの典型的なシナリオを実演するために,フィールド展開メッシュネットワークを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.258341609669014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of Generative Artificial Intelligence (GenAI) has catalyzed a transformative technological revolution across all walks of life. As the backbone of wideband communication, optical networks are expecting high-level autonomous operation and zero-touch management to accommodate their expanding network scales and escalating transmission bandwidth. The integration of GenAI is deemed as the pivotal solution for realizing zero-touch optical networks. However, the lifecycle management of optical networks involves a multitude of tasks and necessitates seamless collaboration across multiple layers, which poses significant challenges to the existing single-agent GenAI systems. In this paper, we propose a GenAI-driven hierarchical multi-agent framework designed to streamline multi-task autonomous execution for zero-touch optical networks. We present the architecture, implementation, and applications of this framework. A field-deployed mesh network is utilized to demonstrate three typical scenarios throughout the lifecycle of optical network: quality of transmission estimation in the planning stage, dynamic channel adding/dropping in the operation stage, and system capacity increase in the upgrade stage. The case studies, illustrate the capabilities of multi-agent framework in multi-task allocation, coordination, execution, evaluation, and summarization. This work provides a promising approach for the future development of intelligent, efficient, and collaborative network management solutions, paving the way for more specialized and adaptive zero-touch optical networks.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の急速な発展は、あらゆる人生を横断する革新的な技術革命を引き起こした。 広帯域通信のバックボーンとして、光ネットワークは、ネットワーク規模の拡大と伝送帯域の増大に対応するために、ハイレベルな自律操作とゼロタッチ管理を期待している。 GenAIの統合は、ゼロタッチ光学ネットワークを実現するための重要なソリューションであると考えられている。 しかし、光ネットワークのライフサイクル管理には多数のタスクが伴い、複数の層にシームレスに協調する必要があるため、既存の単一エージェントのGenAIシステムには大きな課題が生じる。 本稿では,ゼロタッチ光ネットワークにおけるマルチタスク自律実行の合理化を目的としたGenAI駆動型階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。 このフレームワークのアーキテクチャ、実装、および応用について述べる。 フィールド展開メッシュネットワークを用いて、光ネットワークのライフサイクルを通じて、計画段階における伝送推定の品質、運用段階における動的チャネルの追加/ドロップ、アップグレード段階におけるシステム容量の増加の3つの典型的なシナリオを実証する。 ケーススタディでは、マルチタスクアロケーション、コーディネーション、実行、評価、要約におけるマルチエージェントフレームワークの機能について説明する。 この研究は知的で効率的で協調的なネットワーク管理ソリューションの開発に有望なアプローチを提供し、より専門的で適応的なゼロタッチ光学ネットワークへの道を開いた。

関連論文リスト

• PANAMA: A Network-Aware MARL Framework for Multi-Agent Path Finding in Digital Twin Ecosystems [0.0]
  ネットワークマルチエージェント強化学習(MARL)に基づくマルチエージェントパス探索(MAPF)のための優先非対称性を持つ新しいアルゴリズムであるPANAMAを紹介する。 提案手法は,既存のベンチマークと比較して,精度,速度,スケーラビリティにおいて優れたパスフィンディング性能を示す。 PanAMAは、ネットワーク対応意思決定と堅牢なマルチエージェント調整のギャップを埋め、DT、無線ネットワーク、AI駆動自動化のシナジーを前進させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-09T00:59:55Z)
• Agentic Neural Networks: Self-Evolving Multi-Agent Systems via Textual Backpropagation [29.45297422127962]
  階層型ニューラルネットワークアーキテクチャとしてマルチエージェントコラボレーションを概念化するフレームワークを提案する。 この設計では、各エージェントはノードとして動作し、各レイヤは特定のサブタスクに焦点を当てた「チーム」を形成する。 この結果から,ANNはマルチエージェントシステムのためのスケーラブルでデータ駆動型フレームワークであることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-10T17:59:21Z)
• AI Flow at the Network Edge [58.31090055138711]
  AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。 この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T12:51:17Z)
• Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna Tuning [60.94661435297309]
  モバイルネットワークの規模は、手作業による介入や手作業による戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。 本研究では,モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題に対するアルゴリズムの性能を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T17:06:34Z)
• Artificial Intelligence Empowered Multiple Access for Ultra Reliable and Low Latency THz Wireless Networks [76.89730672544216]
  テラヘルツ(THz)無線ネットワークは、第5世代(B5G)以上の時代を触媒すると予想されている。 いくつかのB5Gアプリケーションの超信頼性と低レイテンシ要求を満たすためには、新しいモビリティ管理アプローチが必要である。 本稿では、インテリジェントなユーザアソシエーションとリソースアロケーションを実現するとともに、フレキシブルで適応的なモビリティ管理を可能にする、全体論的MAC層アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T03:00:24Z)
• AI in 6G: Energy-Efficient Distributed Machine Learning for Multilayer Heterogeneous Networks [7.318997639507269]
  本稿では,ネットワーク層とエンティティにまたがるさまざまな機械学習手法に関連するタスクを分散する,階層ベースの新しいHetNetアーキテクチャを提案する。 このようなHetNetは、複数のアクセス方式と、エネルギー効率を高めるためのデバイス間通信(D2D)を備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T22:03:19Z)
• Pervasive Machine Learning for Smart Radio Environments Enabled by Reconfigurable Intelligent Surfaces [56.35676570414731]
  Reconfigurable Intelligent Surfaces(RIS)の新たな技術は、スマート無線環境の実現手段として準備されている。 RISは、無線媒体上の電磁信号の伝搬を動的に制御するための、高度にスケーラブルで低コストで、ハードウェア効率が高く、ほぼエネルギーニュートラルなソリューションを提供する。 このような再構成可能な無線環境におけるRISの密配置に関する大きな課題の1つは、複数の準曲面の効率的な構成である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T06:21:33Z)
• Hierarchical Multi-Agent DRL-Based Framework for Joint Multi-RAT Assignment and Dynamic Resource Allocation in Next-Generation HetNets [21.637440368520487]
  本稿では,次世代無線ネットワーク(HetNets)における共同最適無線アクセス技術(RATs)の割り当てと電力割り当てによるコストアウェアダウンリンク総和率の問題について考察する。 本稿では,DeepRAT(DeepRAT)と呼ばれる階層型多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。 特に、DeepRATフレームワークは、問題を2つの主要なステージに分解する: 単一エージェントのDeep Q Networkアルゴリズムを実装するRATs-EDs割り当てステージと、マルチエージェントのDeep Deterministic Policy Gradientを利用するパワー割り当てステージである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T09:49:44Z)

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。