WirelessAgent: Large Language Model Agents for Intelligent Wireless Networks

要約

ワイヤレス ネットワークは、拡大する規模と複雑さにより、ますます課題に直面しています。
これらの課題は、特に今後の 6G ネットワークにおいて、高度な AI 主導の戦略の必要性を浮き彫りにしています。
この記事では、大規模言語モデル (LLM) を活用して、ワイヤレス ネットワーク内の複雑なタスクを管理できる AI エージェントを開発する新しいアプローチである WirelessAgent を紹介します。
高度な推論、マルチモーダルなデータ処理、自律的な意思決定を通じて、ネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。
その後、ネットワーク スライシング管理に対する WirelessAgent の実際の適用性と利点を実証します。
実験結果は、WirelessAgent がユーザーの意図を正確に理解し、スライス リソースを効果的に割り当て、最適なパフォーマンスを一貫して維持できることを示しています。

要約(オリジナル)

Wireless networks are increasingly facing challenges due to their expanding scale and complexity. These challenges underscore the need for advanced AI-driven strategies, particularly in the upcoming 6G networks. In this article, we introduce WirelessAgent, a novel approach leveraging large language models (LLMs) to develop AI agents capable of managing complex tasks in wireless networks. It can effectively improve network performance through advanced reasoning, multimodal data processing, and autonomous decision making. Thereafter, we demonstrate the practical applicability and benefits of WirelessAgent for network slicing management. The experimental results show that WirelessAgent is capable of accurately understanding user intent, effectively allocating slice resources, and consistently maintaining optimal performance.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google