論文の概要: A Survey on AI for 6G: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02370v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 08:22:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.121847
• Title: A Survey on AI for 6G: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: 6GのためのAIに関する調査 : 課題と機会
• Authors: Constantina Chatzieleftheriou, Eirini Liotou,
• Abstract要約: 6Gは、スマートシティ、自律システム、ホログラフィックテレプレゼンス、触覚インターネットを含むアプリケーションに対して、高いデータレート、低レイテンシ、広範な接続を提供することを目指している。 本稿では,6Gネットワークをサポートする上でAIが果たす役割について概説する。 ディープラーニング、強化学習、フェデレーション学習、説明可能なAIといった重要な技術に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As wireless communication evolves, each generation of networks brings new technologies that change how we connect and interact. Artificial Intelligence (AI) is becoming crucial in shaping the future of sixth-generation (6G) networks. By combining AI and Machine Learning (ML), 6G aims to offer high data rates, low latency, and extensive connectivity for applications including smart cities, autonomous systems, holographic telepresence, and the tactile internet. This paper provides a detailed overview of the role of AI in supporting 6G networks. It focuses on key technologies like deep learning, reinforcement learning, federated learning, and explainable AI. It also looks at how AI integrates with essential network functions and discusses challenges related to scalability, security, and energy efficiency, along with new solutions. Additionally, this work highlights perspectives that connect AI-driven analytics to 6G service domains like Ultra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC), Enhanced Mobile Broadband (eMBB), Massive Machine-Type Communication (mMTC), and Integrated Sensing and Communication (ISAC). It addresses concerns about standardization, ethics, and sustainability. By summarizing recent research trends and identifying future directions, this survey offers a valuable reference for researchers and practitioners at the intersection of AI and next-generation wireless communication.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレス通信が進化するにつれて、各世代のネットワークは、接続と対話の方法を変える新しい技術をもたらす。 人工知能(AI)は第6世代(6G)ネットワークの未来を形作る上で重要になっている。 AIと機械学習(ML)を組み合わせることで、6Gは、スマートシティ、自律システム、ホログラフィックテレプレゼンス、触覚インターネットを含むアプリケーションに対して、高いデータレート、低レイテンシ、広範な接続を提供することを目指している。 本稿では,6Gネットワークをサポートする上でAIが果たす役割について概説する。 ディープラーニング、強化学習、フェデレーション学習、説明可能なAIといった重要な技術に焦点を当てている。 また、AIが重要なネットワーク機能とどのように統合するかを検討し、新しいソリューションとともにスケーラビリティ、セキュリティ、エネルギー効率に関する課題について議論する。 さらに、この研究はAI駆動分析をUltra-Reliable Low-Latency Communication (URLLC)、Enhanced Mobile Broadband (eMBB)、Massive Machine-Type Communication (mMTC)、Integrated Sensing and Communication (ISAC)といった6Gサービスドメインに接続する視点を強調している。 標準化、倫理、持続可能性に関する懸念に対処する。 この調査は、最近の研究動向を要約し、今後の方向性を特定することによって、AIと次世代無線通信の交差点にいる研究者や実践者に貴重な参考を提供する。

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