要約
月面操作は、自律性、混乱への堅牢性、環境およびミッション主導のコンテキストに適応する能力など、無線通信システムに厳しい要件を課します。
Space-O-RANは3GPP標準に合わせた分散オーケストレーションモデルを提供しますが、その決定ロジックは静的ポリシーに限定されており、セマンティック統合がありません。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）とエージェントからエージェント（A2A）通信プロトコルによって有効になったセマンティックエージェントレイヤーを組み込んだ新しい拡張機能を提案し、リアルタイム、ほぼリアルタイム、および非リアルタイムコントロールレイヤーにわたってコンテキストを意識する意思決定を可能にします。
ローバー、ランダー、月の基地局に展開された分散認知剤は、遅延適応推論や帯域幅を意識したセマンティック圧縮を含むワイヤレス認識調整戦略を実装し、複数のMCPサーバーとテレメトリー、移動計画、およびミッションの制約を介して合理的に相互作用します。
要約(オリジナル)
Lunar surface operations impose stringent requirements on wireless communication systems, including autonomy, robustness to disruption, and the ability to adapt to environmental and mission-driven context. While Space-O-RAN provides a distributed orchestration model aligned with 3GPP standards, its decision logic is limited to static policies and lacks semantic integration. We propose a novel extension incorporating a semantic agentic layer enabled by the Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) communication protocols, allowing context-aware decision making across real-time, near-real-time, and non-real-time control layers. Distributed cognitive agents deployed in rovers, landers, and lunar base stations implement wireless-aware coordination strategies, including delay-adaptive reasoning and bandwidth-aware semantic compression, while interacting with multiple MCP servers to reason over telemetry, locomotion planning, and mission constraints.
arxiv情報
| 著者 | Eduardo Baena,Paolo Testolina,Michele Polese,Sergi Aliaga,Andrew Benincasa,Dimitrios Koutsonikolas,Josep Jornet,Tommaso Melodia |
| 発行日 | 2025-06-12 17:35:36+00:00 |
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