이 논문은 무선 통신 시스템의 실시간 요구사항을 충족하기 위한 녹색 지능형 솔루션을 제안한다. 핵심 내용은 다음과 같다:
무선 데이터 지식 그래프(Wireless Data Knowledge Graph, WDKG)를 활용하여 AI 모델 성능에 큰 영향을 미치는 핵심 데이터 집합을 추출하는 퍼베이시브 멀티레벨(Pervasive Multi-Level, PML) 네이티브 AI 아키텍처를 제안한다.
WDKG의 특성을 고려하여 공간-시간 이종 그래프 주의 신경망 모델(STREAM)을 개발하였다. STREAM은 WDKG의 링크 예측 작업에서 뛰어난 성능을 보였다.
WDKG 기반 특징 데이터 세트 생성 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 AI 모델 학습에 필요한 데이터 규모와 계산 비용을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 검증하였다.
이러한 접근법은 녹색이고 실시간 대응이 가능한 차세대 무선 네트워크 지능을 실현하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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