Strategic Demand-Planning in Wireless Networks: Can Generative-AI Save Spectrum and Energy?

要約

無線通信は人工知能 (AI) と連携して進歩しており、それぞれがお互いを促進し、恩恵を受けるという相互接続された進歩を示しています。
この相乗効果は、AI ネイティブとなることが想定されているモバイル ネットワーク用の第 6 世代技術標準 (6G) の開発で特に顕著です。
Generative-AI (GenAI) は、テキスト、画像、ビデオなどのさまざまなタイプの出力を生成できる新しいテクノロジーであり、その独特の機能により、ワイヤレス通信に大きな可能性をもたらします。
従来、従来の AI 技術は予測、分類、最適化に使用されてきましたが、GenAI はそれ以上の機能を提供します。
この記事では、需要のラベル付け、需要の形成、需要の再スケジュールによる戦略的な需要計画の概念を紹介します。
したがって、GenAI は、ワイヤレス ネットワークにおける需要形成を促進する強力なツールとして提案されています。
より具体的には、GenAI は、さまざまな種類のコンテンツ (ビデオからテキストなど、より高い帯域幅モードからより低い帯域幅モードへ) を圧縮および変換するために使用され、その後、次のようなさまざまな使用シナリオでワイヤレス ネットワークのパフォーマンスを向上させます。
セルスイッチング、ユーザーアソシエーションとロードバランシング、干渉管理、および災害シナリオ管理。
したがって、GenAI はワイヤレス ネットワークのエネルギーとスペクトルを節約する機能を果たすことができます。
大規模言語モデルなどの高度なアルゴリズムや、AI アクセラレータなどの AI タスク専用に構築されたより強力なハードウェアの開発など、AI の最近の進歩により、需要計画、特に GenAI による需要形成の概念がますます重要になっています。
。
さらに、ユーザー端末などのデバイスで GenAI にアクセスできるようにする最近の取り組みにより、この概念の実装がさらに簡単かつ実現可能になりました。

要約(オリジナル)

Wireless communications advance hand-in-hand with artificial intelligence (AI), indicating an interconnected advancement where each facilitates and benefits from the other. This synergy is particularly evident in the development of the sixth-generation technology standard for mobile networks (6G), envisioned to be AI-native. Generative-AI (GenAI), a novel technology capable of producing various types of outputs, including text, images, and videos, offers significant potential for wireless communications, with its distinctive features. Traditionally, conventional AI techniques have been employed for predictions, classifications, and optimization, while GenAI has more to offer. This article introduces the concept of strategic demand-planning through demand-labeling, demand-shaping, and demand-rescheduling. Accordingly, GenAI is proposed as a powerful tool to facilitate demand-shaping in wireless networks. More specifically, GenAI is used to compress and convert the content of various kind (e.g., from a higher bandwidth mode to a lower one, such as from a video to text), which subsequently enhances performance of wireless networks in various usage scenarios such as cell-switching, user association and load balancing, interference management, and disaster scenarios management. Therefore, GenAI can serve a function in saving energy and spectrum in wireless networks. With recent advancements in AI, including sophisticated algorithms like large-language-models and the development of more powerful hardware built exclusively for AI tasks, such as AI accelerators, the concept of demand-planning, particularly demand-shaping through GenAI, becomes increasingly relevant. Furthermore, recent efforts to make GenAI accessible on devices, such as user terminals, make the implementation of this concept even more straightforward and feasible.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google