論文の概要: Agentic AI for Integrated Sensing and Communication: Analysis, Framework, and Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.15044v1
- Date: Wed, 17 Dec 2025 03:16:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-18 17:06:26.839327
- Title: Agentic AI for Integrated Sensing and Communication: Analysis, Framework, and Case Study
- Title（参考訳）: 統合センシングとコミュニケーションのためのエージェントAI:分析,フレームワーク,ケーススタディ
- Authors: Wenwen Xie, Geng Sun, Ruichen Zhang, Xuejie Liu, Yinqiu Liu, Jiacheng Wang, Dusit Niyato, Ping Zhang,
- Abstract要約: 統合センシング通信(ISAC)は,第6世代(6G)時代に重要な発展方向として登場した。
我々は、ISACシステムに共通するいくつかの最適化手法を示し、生成人工知能(GenAI)ベースのエージェントAIの重要な利点を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.7534656284555
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Integrated sensing and communication (ISAC) has emerged as a key development direction in the sixth-generation (6G) era, which provides essential support for the collaborative sensing and communication of future intelligent networks. However, as wireless environments become increasingly dynamic and complex, ISAC systems require more intelligent processing and more autonomous operation to maintain efficiency and adaptability. Meanwhile, agentic artificial intelligence (AI) offers a feasible solution to address these challenges by enabling continuous perception-reasoning-action loops in dynamic environments to support intelligent, autonomous, and efficient operation for ISAC systems. As such, we delve into the application value and prospects of agentic AI in ISAC systems in this work. Firstly, we provide a comprehensive review of agentic AI and ISAC systems to demonstrate their key characteristics. Secondly, we show several common optimization approaches for ISAC systems and highlight the significant advantages of generative artificial intelligence (GenAI)-based agentic AI. Thirdly, we propose a novel agentic ISAC framework and prensent a case study to verify its superiority in optimizing ISAC performance. Finally, we clarify future research directions for agentic AI-based ISAC systems.
- Abstract（参考訳）: 統合センシング・通信(ISAC)は第6世代(6G)時代に重要な発展方向として現れており、将来のインテリジェントネットワークの協調センシング・通信に欠かせない支援を提供する。
しかし、無線環境が動的で複雑化するにつれて、ISACシステムは効率と適応性を維持するためによりインテリジェントな処理とより自律的な操作を必要としている。
一方、エージェント人工知能(AI)は、ISACシステムのインテリジェントで自律的で効率的な操作をサポートするために、動的環境における継続的な知覚・推論・アクションループを有効にすることで、これらの課題に対処するための実現可能なソリューションを提供する。
そのため、本研究におけるISACシステムにおけるエージェントAIの適用価値と展望について検討する。
まず、エージェントAIとISACシステムの総合的なレビューを行い、その重要な特徴を実証する。
第2に、ISACシステムに対するいくつかの共通最適化手法を示し、生成人工知能(GenAI)ベースのエージェントAIの顕著な利点を強調した。
第3に,新しいエージェントISACフレームワークを提案し,ISAC性能の最適化における優位性を検証するためのケーススタディを提案する。
最後に,エージェントAIを用いたISACシステムの今後の研究方向性を明らかにする。
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