From Connectivity to Autonomy: The Dawn of Self-Evolving Communication Systems

要約

この論文は、6Gが自己進化するテレコムエコシステムとして想定しています。このエコシステムでは、AI駆動型のインテリジェンスが静的接続を超えた動的な適応を可能にします。
再構成可能なインフラストラクチャ、適応性のあるミドルウェア、およびインテリジェントなネットワーク関数にまたがる自律通信システムの主要なイネーブラーと、分散意思決定のためのマルチエージェントコラボレーションとともに調査します。
これらの方法論が新たな産業用IoTフレームワークとどのように整合するかを探り、デジタル製造プロセス内のシームレスな統合を確保します。
私たちの調査結果は、リアルタイムの意思決定の改善、効率の最適化、ネットワーク制御システムの遅延の削減の可能性を強調しています。
この議論は、倫理的な課題、研究の方向性、標準化の取り組みに取り組んでおり、将来の開発を導くためのテクノロジースタックロードマップで締めくくります。
最先端の6Gネットワ​​ーク管理手法を活用することにより、この研究は次世代のインテリジェントオートメーションソリューションに貢献し、理論的進歩と現実世界の産業用途とのギャップを埋めます。

要約(オリジナル)

This paper envisions 6G as a self-evolving telecom ecosystem, where AI-driven intelligence enables dynamic adaptation beyond static connectivity. We explore the key enablers of autonomous communication systems, spanning reconfigurable infrastructure, adaptive middleware, and intelligent network functions, alongside multi-agent collaboration for distributed decision-making. We explore how these methodologies align with emerging industrial IoT frameworks, ensuring seamless integration within digital manufacturing processes. Our findings emphasize the potential for improved real-time decision-making, optimizing efficiency, and reducing latency in networked control systems. The discussion addresses ethical challenges, research directions, and standardization efforts, concluding with a technology stack roadmap to guide future developments. By leveraging state-of-the-art 6G network management techniques, this research contributes to the next generation of intelligent automation solutions, bridging the gap between theoretical advancements and real-world industrial applications.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google