文献

J-GLOBAL ID：202002211583370140   整理番号：20A0266180

人工知能が可能にするモノのインターネット:ネットワークアーキテクチャとスペクトルアクセス【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence Enabled Internet of Things: Network Architecture and Spectrum Access

著者 (5件)： Song Hao (Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, Virginia United States) ,  Bai Jianan (Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, Virginia United States) ,  Yi Yang (Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, Virginia United States) ,  Wu Jinsong (Artificial Intelligence, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China) ,  Liu Lingjia (Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, Virginia United States)
資料名： IEEE Computational Intelligence Magazine  (IEEE Computational Intelligence Magazine)
巻： 15  号： 1  ページ： 44-51  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1564A  ISSN： 1556-603X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線装置の爆発的成長は,無線通信を介して大量で多様な「物」を相互接続することができるインターネット間(IoT)の開発を動機づける。これは,第5世代(5G)移動ネットワークの一部として,大規模機械型通信(MMTC)とも呼ばれている。より洗練されたデバイスは,第6世代(6G)モバイルネットワークの支援により,超接続世界を形成するために接続されると想定される。このようなIoTネットワークの無線アクセスを可能にするために,人工知能(AI)は重要な役割を果たすことができる。本論文では,集中化および分散AI可能IoTネットワークのフレームワークを紹介した。ランダムアクセスとスペクトル共有(スペクトルアクセスとスペクトルセンシング)を含む重要な技術課題を,異なるネットワークアーキテクチャに対して解析した。深い強化学習(DRL)ベースの戦略を導入し,ニューラルネットワークベースのアプローチを利用して,スペクトルアクセスやスペクトルセンシングのようなシステム手順のためのDRL戦略を効率的に実現した。また,DRLを行うためにIoTネットワークで使用できる異なるタイプのニューラルネットワークについても議論した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル ,  強化学習 ,  相互接続 ,  集中化 ,  ニューラルネットワーク ,  通信 ,  *ネットワークアーキテクチャ ,  無線伝送 ,  *ネットワーク ,  *インターネット ,  *人工知能
準シソーラス用語： 無線アクセス ,  第5世代移動通信システム ,  *情報へのアクセス ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  インターネット ,  ネットワークアーキテクチャ ,  スペクトル ,  アクセス