这篇文章提出了一种基于人工智能的 6G 网络智能架构，用于实现知识发现、智能资源管理、自动网络调整和智能服务提供。作者还回顾和讨论了 AI 技术在 6G 网络中的应用，并详细阐述了如何利用 AI 技术有效地优化网络性能，包括 AI 支持的移动边缘计算、智能移动和切换管理以及智能频谱管理。另外，作者强调了重要的未来研究方向和 AI-enabled 6G 网络的潜在解决方案，包括算法鲁棒性、计算效率、硬件开发和能源管理等。

Dec, 2019

论文探讨利用人工智能为 6G 设计部分新的空中界面，来使得其能够为任意硬件、无线环境和应用程序实现优化的通信方案。

Dec, 2020

本文介绍了用于 5G 基站的智能代理，该代理结合了感知、学习、理解和优化的功能以促进实现大规模多输入多输出天线系统、毫米波通信和超密集网络的发展和部署。我们提出了一种灵活、快速部署、跨层次的基于人工智能的框架，以满足即将到来和未来对 5G 及其之外基础设施的需求。我们提供了一些基于人工智能的 5G 应用示例，以适应 5G 特定的重要能力，并讨论了人工智能在推动 5G 进化以及 5G 之外的进一步网络演进方面的价值。

Nov, 2018

本文介绍了一种将模型训练和推断能力嵌入到网络边缘的边缘人工智能技术，为 6G 提供了一种优化网络效率、效果、隐私和安全的解决方案，并提出了新的无线网络设计原则、面向服务的资源分配优化方法、端到端的架构以支持边缘人工智能。

Nov, 2021

在 6G 网络中，我们引入了一种新颖的平台架构，通过基于区块链的智能系统部署零触碰的 PAI 作为服务（PAIaaS），旨在在架构的各个层面上标准化普适的人工智能，并统一接口，以便跨应用程序和基础设施领域轻松部署服务，解决用户在成本、安全和资源分配方面的担忧，并同时遵守 6G 严格的性能要求。作为概念验证，我们展示了联邦学习作为服务的用例，通过评估我们所提出的系统自我优化和自适应于 6G 网络的动态，并最大程度地减少用户的感知成本。

Jul, 2023

本文研究网络架构的演进和前景，并提出了一种新的概念架构用于 6G 网络，该架构具有两个关键元素，即整体网络虚拟化和普及的人工智能。提出的架构可以促进三种类型的相互作用，即数字孪生和网络切片范式之间的相互作用，面向模型驱动和数据驱动的网络管理方法之间的相互作用和虚拟化和人工智能之间的相互作用，以最大化 6G 网络的灵活性，可扩展性，适应性和智能性。

Jan, 2023

本文概述了人工智能在 5G 及以后无线网络中的应用，包括网络智能类型、机器学习以及应用案例，重点介绍了物理层、移动性管理、无线安全和定位方面的应用。

Nov, 2019

本文讨论了 6G 的潜在技术以支持移动人工智能应用，并探讨了能够设计和优化 6G 架构、协议和运营的 AI 启用方法。

Apr, 2019

本文介绍了一种基于生成式对抗学习的信任管理方法，以保证 6G 无线网络的安全与服务质量。通过整合人工智能和信任管理，实现智能优化和安全性。最后，应用该方法来保证网络安全和服务质量，取得了出色的表现。

Aug, 2022

本文调查了利用机器学习技术提高无线网络性能方面的最新研究，并提出挑战和未解决的问题，为研究人员提供了一条路线图。

Mar, 2021