日本語タイトル#
モバイルエッジコンピューティングとオープン無線アクセスネットワークの進展：人工知能と機械学習を活用した無線システムの強化
英文タイトル#
Advancements in Mobile Edge Computing and Open RAN: Leveraging Artificial Intelligence and Machine Learning for Wireless Systems
日本語要約#
モバイルエッジコンピューティング（MEC）とオープン無線アクセスネットワーク（ORAN）は、次世代無線通信システムの発展における変革的な技術です。MEC は計算リソースをエンドユーザーに近づけ、低遅延で効率的な処理を実現し、ORAN は無線ネットワークの相互運用性とオープン性を促進し、革新を推進します。本稿では、これら二つの分野における最近の進展を探求し、特に人工知能（AI）と機械学習（ML）技術が複雑な無線の課題を解決するためにどのように利用されているかに焦点を当てます。MEC では、深層強化学習（DRL）が計算オフロードの最適化に活用され、エネルギー効率の良いソリューションを確保し、サービス品質（QoS）要件を満たします。ORAN では、AI/ML がネットワークスライシング、スケジューリング、オンライントレーニングのためのインテリジェントな xApps を開発するために使用され、ネットワークの適応性を向上させます。本レポートは、複数の重要な論文の詳細な分析を提供し、採用された方法論を議論し、これらの技術がネットワークの効率性とスケーラビリティを向上させる影響を強調します。
英文要約#
Mobile Edge Computing (MEC) and Open Radio Access Networks (ORAN) are transformative technologies in the development of next-generation wireless communication systems. MEC pushes computational resources closer to end-users, enabling low latency and efficient processing, while ORAN promotes interoperability and openness in radio networks, thereby fostering innovation. This paper explores recent advancements in these two domains, with a particular focus on how Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques are being utilized to solve complex wireless challenges. In MEC, Deep Reinforcement Learning (DRL) is leveraged for optimizing computation offloading, ensuring energy-efficient solutions, and meeting Quality of Service (QoS) requirements. In ORAN, AI/ML is used to develop intelligent xApps for network slicing, scheduling, and online training to enhance network adaptability. This reading report provides an in-depth analysis of multiple key papers, discusses the methodologies employed, and highlights the impact of these technologies in improving network efficiency and scalability.
PDF 取得#
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