論文の概要: Learning-to-Optimize as the Missing Architectural Layer of AI-Native Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21519v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 09:09:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.94233
• Title: Learning-to-Optimize as the Missing Architectural Layer of AI-Native Networks
• Title（参考訳）: AI-Native Networksの欠落したアーキテクチャ層としての学習と最適化
• Abstract要約: 本稿では、L2O(Learning-to-quality)は、最適化とAIネイティブインテリジェンスの間に欠落したアーキテクチャ層を表している、と論じる。 このパラダイムは、最適化をオンライン意思決定エンジンとして見るのではなく、最適化アルゴリズムをオフラインの知識生成器として再定義する。 得られたモデルは、動的ネットワーク環境に適した低遅延推論を可能にしながら、最適化の専門知識を継承する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is becoming a fundamental design principle of future AI-native communication networks, enabling autonomous resource management, adaptive control, and zero-touch network operation. While current AI-native architectures increasingly embed intelligence across network functions, they provide little guidance on how optimisation knowledge should be systematically generated, transferred, and exploited by AI models. This paper argues that the Learning-to-Optimize (L2O) represents the missing architectural layer between optimisation and AI-native intelligence. Rather than viewing optimisation merely as an online decision engine, the proposed paradigm redefines optimisation algorithms as offline knowledge generators that produce high-quality supervisory information for neural surrogate models. The resulting models inherit optimisation expertise while enabling low-latency runtime inference suitable for dynamic network environments. A generic four-stage L2O workflow is introduced, comprising optimisation, knowledge generation, surrogate learning, and runtime inference. Unlike existing Learning-to-Optimize approaches, which primarily focus on algorithm acceleration, the proposed framework establishes L2O as an architectural abstraction applicable across heterogeneous communication and computing systems. The proposed paradigm is illustrated by an NR-V2X relay-selection problem, in which optimisation-generated solutions from a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) solver are used to train a Graph Neural Network that can reproduce near-optimal decisions in real time. The presented perspective positions Learning-to-Optimize as a key architectural enabler for future AI-native networks.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、将来のAIネイティブ通信ネットワークの基本設計原則となり、自律的なリソース管理、適応制御、ゼロタッチネットワーク操作を可能にしている。 現在のAIネイティブアーキテクチャは、ネットワーク機能全体にインテリジェンスを組み込んでいるが、AIモデルによって最適化知識を体系的に生成、転送、活用する方法についてのガイダンスはほとんど提供されていない。 本稿では、L2O(Learning-to-Optimize)は、最適化とAIネイティブインテリジェンスの間に欠落したアーキテクチャ層を表す。 このパラダイムは、最適化を単にオンライン決定エンジンとして見るのではなく、ニューラルネットワークモデルの高品質な監視情報を生成するオフライン知識生成器として最適化アルゴリズムを再定義する。 結果として得られたモデルは、動的ネットワーク環境に適した低レイテンシランタイム推論を可能にしながら、最適化の専門知識を継承する。 最適化、知識生成、代理学習、実行時推論を含む、一般的な4段階のL2Oワークフローが導入されている。 アルゴリズムアクセラレーションに主眼を置いている既存のLearning-to-Optimizeアプローチとは異なり、提案フレームワークはL2Oを異種通信やコンピューティングシステムに適用可能なアーキテクチャの抽象化として確立している。 提案手法は,混合整数線形計画法(MILP)の最適解法を用いて,ほぼ最適決定をリアルタイムに再現できるグラフニューラルネットワークを学習するNR-V2Xリレー選択問題によって説明される。 提示された視点は、ラーニング・トゥ・オプティマイズ(Learning-to-Optimize)を、将来のAIネイティブネットワークの重要なアーキテクチャイネーブラーとして位置付けている。

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