6Gネットワークのための人工知能:技術進歩と標準化【JST・京大機械翻訳】

Shehzad Muhammad K.; Rose Luca; Butt M. Majid; Kovacs Istvan Z.; Assaad Mohamad; Guizani Mohsen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212757676178 整理番号：22P0324411

6Gネットワークのための人工知能:技術進歩と標準化【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence for 6G Networks: Technology Advancement and Standardization

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月02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)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

5Gネットワークの展開によって,標準組織は第6世代(6G)ネットワークのために設計フェーズに関して作業を開始した。6Gネットワークは非常に複雑で,より多くの展開時間,コストおよび管理努力を必要とする。一方,モバイルネットワークオペレータは,これらのネットワークを知的,自己組織化,および運用経費(OPEX)を低減するためのコスト効率に要求する。人工知能(AI)の分岐である機械学習(ML)は,無線ネットワーク技術の将来を完全に変えることができる,実用的解決策を提供するこれらの課題の多くに対する回答である。いくつかの事例研究例を用いて,特に,MLが有意な利得をもたらすセルラネットワークにおける物理的(PHY)とリンク層において,最も説得力のある問題について簡単に検討した。また,無線ネットワークにおけるMLの使用に関する標準化活動と,これらの変化に適応するための標準化体の準備に関する将来のタイムラインについてもレビューする。最後に,無線技術におけるML利用における主要な課題を強調し,6G無線ネットワークにおけるそれらのいくつかを緩和するための潜在的方向を提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

移動通信 , 計算機網

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