論文の概要: Towards 6G Native-AI Edge Networks: A Semantic-Aware and Agentic Intelligence Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04405v1
• Date: Thu, 04 Dec 2025 03:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.965287
• Title: Towards 6G Native-AI Edge Networks: A Semantic-Aware and Agentic Intelligence Paradigm
• Title（参考訳）: 6GネイティブAIエッジネットワークを目指して - セマンティック・アウェアとエージェントインテリジェンスパラダイム
• Authors: Chenyuan Feng, Anbang Zhang, Geyong Min, Yongming Huang, Tony Q. S. Quek, Xiaohu You,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.7583231789615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution toward sixth-generation wireless systems positions intelligence as a native network capability, fundamentally transforming the design of radio access networks (RANs). Within this vision, Semantic-native communication and agentic intelligence are expected to play central roles. SemCom departs from bit-level fidelity and instead emphasizes task-oriented meaning exchange, enabling compact SC and introducing new performance measures such as semantic fidelity and task success rate. Agentic intelligence endows distributed RAN entities with goal-driven autonomy, reasoning, planning, and multi-agent collaboration, increasingly supported by foundation models and knowledge graphs. In this work, we first introduce the conceptual foundations of SemCom and agentic networking, and discuss why existing AI-driven O-RAN solutions remain largely bit-centric and task-siloed. We then present a unified taxonomy that organizes recent research along three axes: i) semantic abstraction level (symbol/feature/intent/knowledge), ii) agent autonomy and coordination granularity (single-, multi-, and hierarchical-agent), and iii) RAN control placement across PHY/MAC, near-real-time RIC, and non-real-time RIC. Based on this taxonomy, we systematically introduce enabling technologies including task-oriented semantic encoders/decoders, multi-agent reinforcement learning, foundation-model-assisted RAN agents, and knowledge-graph-based reasoning for cross-layer awareness. Representative 6G use cases, such as immersive XR, vehicular V2X, and industrial digital twins, are analyzed to illustrate the semantic-agentic convergence in practice. Finally, we identify open challenges in semantic representation standardization, scalable trustworthy agent coordination, O-RAN interoperability, and energy-efficient AI deployment, and outline research directions toward operational semantic-agentic AI-RAN.
• Abstract（参考訳）: 第6世代の無線システムへの進化は、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)の設計を根本的に変えた。 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。 SemComはビットレベルの忠実さから離れ、代わりにタスク指向の意味交換を強調し、SCをコンパクトにし、セマンティックな忠実さやタスク成功率などの新しいパフォーマンス対策を導入する。 エージェントインテリジェンスは、ファンデーションモデルやナレッジグラフによってますます支持されるように、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備えた分散RANエンティティを提供する。 本稿では、まずSemComとエージェントネットワークの概念基盤を紹介し、既存のAI駆動型O-RANソリューションが主にビット中心でタスクサイロ化されたままである理由について議論する。 次に、最近の研究を3つの軸に沿ってまとめる統合分類法を示す。 一 意味抽象レベル(記号/特徴/意図/知識) 二 エージェントの自律性及び調整の粒度(単一、複数、階層のエージェント)及び 三 PHY/MAC、準リアルタイムRCC及び非リアルタイムRCCにまたがるRAN制御配置 本研究では,タスク指向のセマンティックエンコーダ/デコーダ,マルチエージェント強化学習,ファンデーションモデル支援RANエージェント,多層認識のためのナレッジグラフに基づく推論などの技術を導入している。 没入型XR, 車両用V2X, 産業用デジタル双生児などの代表的な6G症例を解析し, 実際に意味・感覚的収束を示す。 最後に、セマンティック表現の標準化、スケーラブルな信頼できるエージェント調整、O-RAN相互運用性、エネルギー効率の高いAIデプロイメントにおけるオープンな課題を特定し、オペレーショナルセマンティックアジェンティックAI-RANに向けた研究の方向性を概説する。

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