Core Concepts
次世代MIMOシステムの設計において、生成型AIエージェントは性能分析、信号処理、リソース割当の各側面で大きな支援を提供できる。
Abstract
本論文では、次世代MIMOシステムの開発、基礎、課題について概観した上で、生成型AIエージェントの概念を提案した。生成型AIエージェントは大規模言語モデル(LLM)とリトリーバ支援型生成(RAG)を統合したものであり、特定の分野に特化した内容を生成することができる。
次世代MIMOシステムの設計において、生成型AIエージェントは以下の点で有効活用できる:
性能分析: 複雑なシナリオや統合シナリオの分析フレームワークの構築を支援する。
信号処理: 多様な設計要件に対応した最適化問題の定式化と解決方法の提示を支援する。
リソース割当: ユーザ要件に合わせたリソース割当戦略の設計と他設計との相互関係の考慮を支援する。
さらに、2つのケーススタディを通じて、生成型AIエージェントの有効性を実証した。最後に、今後の研究方向性について議論した。
Stats
超大規模アンテナアレイ(XL-MIMO)は数千から数万のアンテナを非常に小さな空間に配置する。
XL-MIMOシステムでは近接界球面波特性を考慮する必要がある。
XL-MIMOシステムの性能分析には有効自由度(EDoF)が重要な指標となる。
Quotes
「次世代MIMOは知的で拡張性のある技術であることが期待されている。」
「生成型AIエージェントは、大規模言語モデルとリトリーバ支援型生成を統合したものであり、特定の分野に特化した内容を生成することができる。」
「生成型AIエージェントは、次世代MIMOシステムの設計において、性能分析、信号処理、リソース割当の各側面で大きな支援を提供できる。」