論文の概要: Pinching Antennas Meet AI in Next-Generation Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07442v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:00:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.328749
• Title: Pinching Antennas Meet AI in Next-Generation Wireless Networks
• Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークにおけるAIとピンチアンテナ
• Authors: Fang Fang, Zhiguo Ding, Victor C. M. Leung, Lajos Hanzo,
• Abstract要約: 次世代(NG)無線ネットワークは、新興アプリケーションをサポートするために、本質的にインテリジェンスを受け入れる必要がある。 本稿では,AIとピンチアンテナ(PA)の「冬」連携について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.7524555556776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next-generation (NG) wireless networks must embrace innate intelligence in support of demanding emerging applications, such as extended reality and autonomous systems, under ultra-reliable and low-latency requirements. Pinching antennas (PAs), a new flexible low-cost technology, can create line-of-sight links by dynamically activating small dielectric pinches along a waveguide on demand. As a compelling complement, artificial intelligence (AI) offers the intelligence needed to manage the complex control of PA activation positions and resource allocation in these dynamic environments. This article explores the "win-win" cooperation between AI and PAs: AI facilitates the adaptive optimization of PA activation positions along the waveguide, while PAs support edge AI tasks such as federated learning and over-the-air aggregation. We also discuss promising research directions including large language model-driven PA control frameworks, and how PA-AI integration can advance semantic communications, and integrated sensing and communication. This synergy paves the way for adaptive, resilient, and self-optimizing NG networks.
• Abstract（参考訳）: 次世代(NG)無線ネットワークは、超信頼性と低レイテンシの要件の下で、拡張現実や自律システムといった需要の高い新興アプリケーションをサポートするために、本質的にインテリジェンスを受け入れる必要がある。 新しい柔軟な低コスト技術であるピンチアンテナ(PA)は、必要に応じて導波路に沿って小さな誘電体ピンチを動的に活性化することにより、視線リンクを作成することができる。 魅力的な補完として、人工知能(AI)は、これらの動的環境におけるPAアクティベーション位置とリソース割り当ての複雑な制御を管理するために必要な知性を提供する。 関連スポンサーコンテンツ この記事では、AIとPAの"勝利"の協力について説明する: AIは、導波路に沿ったPAアクティベーション位置の適応的最適化を促進する一方、PAは、フェデレートラーニングやオーバーザエアアグリゲーションといったエッジAIタスクをサポートします。 また、大規模言語モデル駆動型PA制御フレームワークを含む有望な研究方向や、PA-AI統合がセマンティックコミュニケーションをどのように進めるか、および統合されたセンシングとコミュニケーションについて論じる。 このシナジーは、適応的で弾力性があり、自己最適化のNGネットワークの道を開く。

関連論文リスト

• From Agentification to Self-Evolving Agentic AI for Wireless Networks: Concepts, Approaches, and Future Research Directions [70.72279728350763]
  自律進化型エージェント人工知能(AI)は、将来の無線システムに新しいパラダイムを提供する。 静的AIモデルとは異なり、自己進化エージェントは、モデルやツールを更新し、環境ダイナミクスに対応する自律進化サイクルを組み込む。 本稿では,自己進化型エージェントAIの概要を概説し,その階層化アーキテクチャ,ライフサイクル,鍵となる技術について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-07T05:45:25Z)
• Adaptive and Resource-efficient Agentic AI Systems for Mobile and Embedded Devices: A Survey [11.537225726120495]
  ファンデーションモデルは、断片化されたアーキテクチャをマルチモーダル推論とコンテキスト適応を備えたスケーラブルなバックボーンに統一することで、AIを再構築した。 FMを認知のコアとして、エージェントは自律性、一般化、自己回帰を達成するためにルールベースの振る舞いを超越する。 この調査は、適応的でリソース効率の良いエージェントAIシステムの、最初の体系的な特徴を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T02:37:52Z)
• AI Flow: Perspectives, Scenarios, and Approaches [51.38621621775711]
  私たちは最先端のITとCTの進歩を統合するフレームワークであるAI Flowを紹介します。 まず、デバイスエッジクラウドフレームワークは、エンドデバイス、エッジサーバ、クラウドクラスタを統合する基盤として機能する。 第2に,家族モデルの概念を導入し,同列に隠れた特徴を持つ様々なサイズのモデルに言及する。 第3に、コネクティビティとインタラクションに基づくインテリジェンスの出現は、AI Flowの新たなパラダイムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-14T12:43:07Z)
• INSIGHT: A Survey of In-Network Systems for Intelligent, High-Efficiency AI and Topology Optimization [43.37351326629751]
  インネットワークAI(In-network AI)は、ネットワークインフラストラクチャにおける人工知能(AI)のエスカレート要求に対処するための、変革的なアプローチである。 本稿では,AIのためのネットワーク内計算の最適化に関する包括的な分析を行う。 リソース制約のあるネットワークデバイスにAIモデルをマッピングするための方法論を調べ、メモリや計算能力の制限といった課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T06:47:55Z)
• Strategic Demand-Planning in Wireless Networks: Can Generative-AI Save Spectrum and Energy? [17.59973153669422]
  本稿では、需要ラベル付け、需要形成、需要再スケジューリングによる戦略的需要計画の概念を紹介する。 GenAIは、無線ネットワークにおける需要形成を容易にする強力なツールとして提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T14:27:06Z)
• Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected Intelligence [51.269276328087855]
  エッジ人工知能(Edge AI)は、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。 この記事では、ユーザのさまざまな要件を満たすために自動的に組織化し、適応し、最適化する、自律的なエッジAIシステムのビジョンを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T05:16:55Z)
• Communication-Efficient Edge AI Inference Over Wireless Networks [33.1306043471745]
  我々は、低レイテンシでエネルギー効率のよいAIサービスを提供するために、ネットワークエッジにモデル推論を効率的に配置する原則を提示する。 これには、低遅延デバイス分散モデル推論のための無線分散コンピューティングフレームワークと、エネルギー効率の良いエッジ協調モデル推論のための無線協調送信戦略が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T08:04:06Z)
• Artificial Intelligence Aided Next-Generation Networks Relying on UAVs [140.42435857856455]
  動的環境において,人工知能(AI)による無人航空機(UAV)による次世代ネットワーク支援が提案されている。 AI対応のUAV支援無線ネットワーク(UAWN)では、複数のUAVが航空基地局として使用され、ダイナミックな環境に迅速に適応することができる。 AIフレームワークの利点として、従来のUAWNのいくつかの課題が回避され、ネットワークパフォーマンスが向上し、信頼性が向上し、アジャイル適応性が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T15:10:22Z)

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。