MMDec, 2023

具有人工智能的通信系统的生成网络层

PDF
TL;DR传统的网络层的作用是通过中间网络节点从源到目的地传输数据包副本。我们提出了一个使用中间或边缘网络节点的生成式网络层，并分析了它对网络中所需数据速率的影响。我们进行了一个案例研究，其中生成式网络层通过生成式 AI 生成由大幅压缩的潜在表示组成的提示的图像。在图像质量约束下的网络流分析结果显示，生成式网络层可以在所需数据速率方面实现超过 100% 的改进。
发现论文，激发创造
  • GenAINet：通过知识传递和推理实现无线智能集体

    在本文中，我们提出了 GenAINet 框架，其中分布式的 GenAI 代理通过无线网络进行知识传播，以完成任意任务。我们构建了一个整合了 GenAI 能力的网络架构，研究了通过语义本地化的 GenAINet 的有效通信和推理问题。在这种范式下，代理可以通过有效的通信从其他代理的经验中快速学习，以做出更好的决策。最后，我们指出，开发一个分层语义级别的电信世界模型是达到集体智能网络的关键路径。

    Feb, 2024

  • 物理层通信的生成人工智能：一项调查

    人工智能的生成模型在通信物理层的应用

    Dec, 2023

  • 将生成式人工智能与网络数字孪生集成，增强网络运营

    电信网络变得越来越复杂，与网络数字孪生和生成式人工智能（AI）等先进技术的整合成为增强网络运营和弹性的关键解决方案。本文探讨了网络数字孪生与生成式人工智能（尤其关注生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs））之间的协同作用。我们提出了一个新颖的架构框架，将这些技术结合起来，显著提高了预测性维护、网络场景模拟和实时数据驱动决策的能力。通过广泛的模拟，我们证明了生成式人工智能如何提高网络数字孪生的准确性和运营效率，有效处理不可预测的流量负载和网络故障等现实世界的复杂性。研究结果表明，这种整合不仅增强了数字孪生在情景预测和异常检测方面的能力，还促进了更自适应、智能的网络管理系统。

    Jun, 2024

  • 基于意图的语义交流的神经符号人工智能

    本研究提出了一种新的技术框架 ——NeSy AI，结合 GFlowNet 和优化问题解决方案，来学习生成 6G 系统数据，具有更高的语义可靠性，并通过验证实现了比传统通信系统更高效的、具有更好的数据推理能力的数据传输方式。

    May, 2022

  • 基于生成模型的下一代无线网络优化：基础、现状与关键挑战

    下一代无线网络中，生成式人工智能（Generative AI，GAI）模型的应用可以提升资源分配和网络性能优化，解决传统优化技术面临的挑战。

    May, 2024

  • 6G 无线网络数字孪生：生成 AI 作为关键驱动器

    数字孪生通过同步数字复制品实现物理实体的仿真、评估和优化，在复杂的无线网络中作为一项有前景的技术引起了越来越多的关注。本文讨论了在 6G 时代中，考虑到复杂的网络架构、巨大的网络规模、广泛的覆盖范围和多样化的应用场景，对无线网络数字孪生的新要求，并进一步探讨了生成式人工智能，如变压器和扩散模型等在多个方面强化 6G 数字孪生的应用，包括实施、物理 - 数字同步和切片能力。随后，我们提出了一个基于分层生成式人工智能的无线网络数字孪生，包括消息层和策略层，并通过数值结果提供了一个典型的应用案例来验证其有效性和效率。最后，我们讨论了 6G 时代无线网络数字孪生的开放性研究问题。

    Nov, 2023

  • 在生成类人工智能时代的黎明：关于 6G 无线智能的新前沿的教程与综述

    通过对 6G 网络研究中的数据驱动的无线研究、生成式人工智能、生成模型、GMs 和 6G 网络研究等关键词进行分析，本文介绍了生成模型的教程和调查，并对无线研究领域的核心问题进行了回顾和分析，提出了 GMs 在 6G 网络研究的重要作用，并针对未来可能面临的挑战提供了潜在的策略和有希望的解决办法。

    Feb, 2024

  • 生成人工智能（GAI）在移动和无线网络中的应用：综述

    人工智能在移动网络和物联网领域的成功促进了移动网络和未来互联网向整合人工智能的物联网时代迈进。本文详细介绍了生成式人工智能在移动和无线网络中的作用，包括基础知识、模型、应用、网络管理、无线安全、语义通信，并总结了当前移动和无线网络中生成式人工智能的研究现状和面临的挑战。

    May, 2024

  • Diff-GO：扩散目标导向通信实现超高频谱效率

    基于扩散模型的生成人工智能为超高频谱效率与准确恢复传输图像信号提供了新的框架，通过计算和带宽效率权衡的方式，实现了卓越的计算 - 带宽平衡。

    Nov, 2023

  • 卫星网络中的交互式生成型人工智能代理通过专家组合传输技术

    为了解决 6G 全球通信的需求，本文开发了用于模型建立的生成型人工智能代理，并应用混合专家方法设计传输策略。通过结合多个专业组件的专业知识，并利用生成代理所提供的问题求解，验证了该方法在解决问题上的准确性和有效性。

    Apr, 2024