Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bridging 6G IoT and AI: LLM-Based Efficient Approach for Physical Layer's Optimization Tasks

論文の概要: Bridging 6G IoT and AI: LLM-Based Efficient Approach for Physical Layer's Optimization Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06819v1
Date: Fri, 06 Feb 2026 16:05:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.469544
Title: Bridging 6G IoT and AI: LLM-Based Efficient Approach for Physical Layer's Optimization Tasks
Title（参考訳）: 6G IoTとAIのブリッジ:物理層の最適化タスクに対するLLMに基づく効率的なアプローチ
Authors: Ahsan Mehmood, Naveed Ul Hassan, Ghassan M. Kraidy,
Abstract要約: 本稿では,物理層最適化タスクを反復的に行う,プロンプトエンジニアリングに基づくリアルタイムフィードバック・検証(PE-RTFV)フレームワークを提案する。無線通信システムに固有の自然に利用できるクローズドループフィードバックを利用することで、PE-RTFVはリアルタイム物理層最適化を実現する。 PE-RTFVは, 資源制約型IoTネットワークにおいて, 複雑な物理層最適化タスクの有効性を検証し, 数回の反復でほぼ遺伝的アルゴリズム性能を達成可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093095793472363
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper investigates the role of large language models (LLMs) in sixth-generation (6G) Internet of Things (IoT) networks and proposes a prompt-engineering-based real-time feedback and verification (PE-RTFV) framework that perform physical-layer's optimization tasks through an iteratively process. By leveraging the naturally available closed-loop feedback inherent in wireless communication systems, PE-RTFV enables real-time physical-layer optimization without requiring model retraining. The proposed framework employs an optimization LLM (O-LLM) to generate task-specific structured prompts, which are provided to an agent LLM (A-LLM) to produce task-specific solutions. Utilizing real-time system feedback, the O-LLM iteratively refines the prompts to guide the A-LLM toward improved solutions in a gradient-descent-like optimization process. We test PE-RTFV approach on wireless-powered IoT testbed case study on user-goal-driven constellation design through semantically solving rate-energy (RE)-region optimization problem which demonstrates that PE-RTFV achieves near-genetic-algorithm performance within only a few iterations, validating its effectiveness for complex physical-layer optimization tasks in resource-constrained IoT networks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,第6世代(6G)Internet of Things(IoT)ネットワークにおける大規模言語モデル(LLM)の役割を考察し,物理層最適化タスクを反復的プロセスで実行するための,プロンプトエンジニアリングに基づくリアルタイムフィードバックと検証(PE-RTFV)フレームワークを提案する。無線通信システムに固有の自然に利用できる閉ループフィードバックを利用することで、PE-RTFVはモデル再トレーニングを必要とせずにリアルタイム物理層最適化を実現する。提案フレームワークは,タスク固有のプロンプトを生成するために,O-LLM (O-LLM) を最適化し,エージェントLLM (A-LLM) にタスク固有のソリューションを生成する。 O-LLMは、リアルタイムシステムフィードバックを利用することで、勾配の緩やかな最適化プロセスにおいて、A-LLMを改善ソリューションへと導くプロンプトを反復的に洗練する。我々は、PE-RTFVがわずか数イテレーションでほぼ遺伝的・アルゴリズム性能を達成できることを実証し、リソース制約されたIoTネットワークにおける複雑な物理層最適化タスクの有効性を検証したセマンティックなレートエネルギー(RE)領域最適化問題を通じて、ユーザゴール駆動のコンステレーション設計に関するワイヤレス駆動IoTテストベッドケーススタディにおいて、PE-RTFVアプローチを試験した。

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