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J-GLOBAL ID：202202231919754789   整理番号：22A1086374

6G空間-空気-地上統合電力IoTにおけるAIベースクラウド-エッジ-デバイス協調【JST・京大機械翻訳】

AI-Based Cloud-Edge-Device Collaboration in 6G Space-Air-Ground Integrated Power IoT

著者 (6件)： Wang Zhao (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University),China) ,  Zhou Zhenyu (State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University),China) ,  Zhang Hui (China Electric Power Research Institute,China) ,  Zhang Geng (China Electric Power Research Institute,China) ,  Ding Huixia (China Electric Power Research Institute,China) ,  Farouk Ahmed (South Valley University,Egypt)
資料名： IEEE Wireless Communications  (IEEE Wireless Communications)
巻： 29  号： 1  ページ： 16-23  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0577A  ISSN： 1536-1284  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： 宇宙-空気-地上統合通信ネットワークと人工知能(AI)は,将来の6G無線通信において決定的役割を果たす。宇宙-空気-地上統合通信ネットワーク,即ち,空間-空気-地上統合PIoT(SAG-PIoT)によって支援された電力モノのインターネット(PIoT)は,厳しいQoS要求を有するPIoTデバイスのためのシームレス通信とコンピューティングサービスを提供する有望な解決策として浮上している。クラウドエッジデバイス協調は,SAG-PIoTにおける知的資源管理を可能にするために活用されている。本論文は,多次元資源不均一性とネットワークダイナミックスに対処するために,SAG-PIoTのためのAIベースのクラウドエッジデバイス協調フレームワークを提案した。特に,SAG-PIoTアプリケーションシナリオと研究課題を最初に紹介した。次に,異なるシナリオと領域に適合するハイブリッドと階層的クラウドエッジデバイス協調アーキテクチャを開発し,続いて詳細な実装手順を行った。次に,不完全情報の下で意思決定最適化を容易にするために,待ち行列意識深いアクター-クリット(Q-DAC)ベースのタスクオフロードアルゴリズムを提案した。事例研究を提供して,Q-DACのエネルギー消費とエンドツーエンド待ち行列遅延性能を検証した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  最適化 ,  意思決定 ,  通信網 ,  *電力 ,  人工知能 ,  無線伝送 ,  通信 ,  エンドツーエンド方式 ,  事例研究 ,  宇宙空間 ,  高次元 ,  性質 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： シームレス ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 6G ,  地上 ,  統合 ,  IoT ,  AI ,  クラウド ,  エッジ ,  協調