機械学習が無線セルラネットワークに出会うとき:展開,挑戦および応用【JST・京大機械翻訳】

Challita Ursula; Ryden Henrik A.; Tullberg Hugo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211399445642 整理番号：22P0086072

機械学習が無線セルラネットワークに出会うとき:展開,挑戦および応用【JST・京大機械翻訳】

When Machine Learning Meets Wireless Cellular Networks: Deployment, Challenges, and Applications

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発行年： 2019年11月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人工知能(AI)駆動無線ネットワークは,ネットワーク設計からインフラストラクチャ管理,コスト低減,およびユーザ性能改善への現在のネットワークの従来の運用と構造を革命するのを約束する。AI機能を有する将来のネットワーク電力は,反応/事故駆動操作から先物/データ駆動操作への移行を可能にする。本論文は,5Gとネットワークを越えてAI機能の統合に関する概観を提供した。データ,セキュリティ,および説明可能なAIのようなAI統合の成功のための鍵となる因子を強調した。また,将来のネットワークにおける機械学習ベースの空気インタフェイスと同様に,様々なタイプのネットワーク知能を要約した。次に,無線領域へのAIの適用のための事例を要約した。物理層,モビリティ管理,無線セキュリティ,および位置確認への応用に焦点を当てた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網 , 移動通信

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