Jul, 2024

无线网络中的战略需求规划：生成式人工智能能否节省频谱和能源？

PDF
TL;DR无线通信与人工智能相互促进发展，尤其在第六代移动网络技术标准中，生成式人工智能（GenAI）通过需求塑造的概念在无线网络中提供了显著的潜力，并能在各种使用场景中提高性能和节约能源和频谱。
wireless communicationsartificial intelligencesixth-generation technology standardgenerative-aidemand-planning
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • AI - 驱动未来无线网络：挑战、机遇与开放问题

    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

  • 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

  • 移动网络中生成式人工智能与批判性思维的融合调查

    本研究旨在考察具备批判性思维能力的生成型人工智能算法的当前状态，并探讨其在移动网络中的潜在应用，以此为未来研究奠定基础。

    Apr, 2024

  • 下一代无线网络中的机器学习和人工智能

    本文将探讨机器学习、自动化、人工智能和大数据分析对于提高下一代无线网络的能力和效率的作用，发现这些新技术将有助于使下一代无线网络实现自适应、自我感知、预测和主动性，最终得出未来的无线网络运营商不能脱离人工智能和机器学习技术转变其操作框架的结论。

    Dec, 2021

  • WiGenAI: 无线通信与生成式人工智能的交融：扩散模型的交响乐

    使用生成式人工智能 (generative AI)、扩散模型 (diffusion models) 和去噪扩散概率模型 (DDPM) 研究了其在无线通信系统中的应用，并提出了具有鲁棒性的 AI 原生通信系统的发展方向与开放问题。

    Oct, 2023

  • 6G 的边缘人工智能：愿景、实现技术和应用

    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