Optimistic Learning for Communication Networks

要約

AI/MLベースのツールは、通信ネットワークのリソース管理ソリューションの最前線にある。特にディープラーニングは、オフラインで正確なモデルを構築するための代表的な学習データが利用可能な場合、高速で高性能な意思決定を促進する上で非常に効果的である。逆に、オンライン学習ソリューションは、トレーニングを必要とせず、実行時の観測に基づく適応的な意思決定を可能にするが、残念なことに、しばしば過度に保守的である。この広範なチュートリアルでは、最新の通信システムにおけるリソース管理フレームワークのための意思決定エンジンとして、楽観的学習（OpL）の使用を提案する。適切に設計された場合、このようなソリューションは、それぞれのオンライン学習アプローチのロバスト性と性能保証を維持しながら、オフラインで訓練されたモデルに匹敵する、高速で高性能な決定を達成することができる。OpLの基本的な概念、アルゴリズム、結果を紹介し、この理論のルーツについて議論し、楽観主義を定義し達成するための様々なアプローチを紹介する。さらに、分散型O-RANプラットフォームにおけるキャッシング、エッジコンピューティング、ネットワークスライシング、ワークロード割り当てなど、いくつかの重要な問題に対して、OpLが通信ネットワークにおけるリソース管理をどのように強化できるかを紹介する。最後に、この新しいリソース管理手法の可能性を最大限に引き出すために取り組むべき未解決の課題について議論します。

要約(オリジナル)

AI/ML-based tools are at the forefront of resource management solutions for communication networks. Deep learning, in particular, is highly effective in facilitating fast and high-performing decision-making whenever representative training data is available to build offline accurate models. Conversely, online learning solutions do not require training and enable adaptive decisions based on runtime observations, alas are often overly conservative. This extensive tutorial proposes the use of optimistic learning (OpL) as a decision engine for resource management frameworks in modern communication systems. When properly designed, such solutions can achieve fast and high-performing decisions — comparable to offline-trained models — while preserving the robustness and performance guarantees of the respective online learning approaches. We introduce the fundamental concepts, algorithms and results of OpL, discuss the roots of this theory and present different approaches to defining and achieving optimism. We proceed to showcase how OpL can enhance resource management in communication networks for several key problems such as caching, edge computing, network slicing, and workload assignment in decentralized O-RAN platforms. Finally, we discuss the open challenges that must be addressed to unlock the full potential of this new resource management approach.

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