Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions

要約

衛星・航空・地上統合ネットワーク（ISATN）は、異なる高度やプラットフォーム間でのシームレスな接続性を確保するために、多様な通信技術を高度に統合したものである。本稿では、ISATNに大規模言語モデル（LLM）を統合し、高度な人工知能（AI）と機械学習（ML）機能を活用してこれらのネットワークを強化することによる変革の可能性を探る。ISATNの現在のアーキテクチャを概説し、高度な予測アルゴリズムとリアルタイムの意思決定を通じて5G/6G通信技術を進化させるために、データフロー、信号処理、ネットワーク管理を最適化する上でLLMが果たせる重要な役割を強調する。ISATNのコンポーネントを包括的に分析し、LLMが従来のデータ伝送や処理のボトルネックにどのように効果的に対処できるかを評価する。本稿では、ISATNにおけるネットワーク管理の課題を掘り下げ、さまざまな条件下でシームレスな接続と最適なパフォーマンスを確保するために、高度なリソース割り当て戦略、トラフィックルーティング、セキュリティ管理が必要であることを強調する。さらに、LLM処理のためのデータ統合、スケーラビリティの問題、意思決定プロセスにおける遅延、堅牢で耐障害性の高いシステムの設計など、LLMをISATNに統合することに関連する技術的課題と限界についても検証する。また、ネットワークの信頼性を高め、パフォーマンスを最適化し、真に相互接続されたインテリジェントなグローバルネットワークシステムを実現するために不可欠な、ISATNにおけるLLMの能力を完全に活用するための、今後の主な研究の方向性を明らかにする。

要約(オリジナル)

Integrated satellite, aerial, and terrestrial networks (ISATNs) represent a sophisticated convergence of diverse communication technologies to ensure seamless connectivity across different altitudes and platforms. This paper explores the transformative potential of integrating Large Language Models (LLMs) into ISATNs, leveraging advanced Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) capabilities to enhance these networks. We outline the current architecture of ISATNs and highlight the significant role LLMs can play in optimizing data flow, signal processing, and network management to advance 5G/6G communication technologies through advanced predictive algorithms and real-time decision-making. A comprehensive analysis of ISATN components is conducted, assessing how LLMs can effectively address traditional data transmission and processing bottlenecks. The paper delves into the network management challenges within ISATNs, emphasizing the necessity for sophisticated resource allocation strategies, traffic routing, and security management to ensure seamless connectivity and optimal performance under varying conditions. Furthermore, we examine the technical challenges and limitations associated with integrating LLMs into ISATNs, such as data integration for LLM processing, scalability issues, latency in decision-making processes, and the design of robust, fault-tolerant systems. The study also identifies key future research directions for fully harnessing LLM capabilities in ISATNs, which is crucial for enhancing network reliability, optimizing performance, and achieving a truly interconnected and intelligent global network system.

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