情報ネットワークにおける情報アクセスの最適化: エッジ追加による改善
情報ネットワークにおいて、すべてのノードが情報にアクセスできるよう、限られた数のエッジを追加することで情報アクセスを最大化する。
地域間協調によるネットワーク設計の利点と課題
地域間の協調と競争が共存する中で、オペレーターと利用者の双方に利益をもたらす協調メカニズムを開発することが重要である。
6Gネットワークの省エネルギーと低コスト化に向けて
6Gネットワークの省エネルギー化と低コスト化を実現するための最適化手法を提案する。ネットワーク制御リピーターを活用することで、基地局の消費電力を削減し、全体的なエネルギー効率と周波数効率を向上させることができる。
6Gにおける移動式ネットワークの建築上の課題
6Gの移動式ネットワークの実現には、機能分割、バックホーリング、リソース割当、管理・制御、信頼性の確保など、さまざまな建築上の課題に取り組む必要がある。
連邦QKDネットワークの接続に関する課題と解決策
QKDインフラが複雑化し、異なる主体(主に国家政府)によって開発されるにつれ、高度な自律性を維持しつつ、それらを連邦ネットワークに統合することが重要な課題となる。本論文では、この課題に取り組むための4段階の調整フレームワークを提案する。
次世代モバイルセルの最適配置による総合ネットワーク容量の最大化
次世代モバイルセルの最適配置を決定することで、ユーザ機器への提供容量を最大化できる。
大規模AIモデルの分散トレーニングのための多次元ネットワークトポロジー最適化フレームワーク「LIBRA」
LIBRAは、大規模AIモデルの分散トレーニングに最適化された多次元ネットワークトポロジーを設計するフレームワークである。ワークロードに応じた最適なネットワークリソース配分を行うことで、高性能かつコスト効率的なトレーニング環境を実現する。
6Gネットワークの仕様を自動的に生成し、ユースケースに活用する
6Gオープンラジオアクセスネットワーク(ORAN)では、プラグアンドプレイのサービスアプリを可能にするためにデータインターフェースを開放しています。しかし、サービス設計者がすべての6Gの通信仕様を熟知しているわけではありません。そのため、ビジネスイノベーターは6G標準に精通しているか、専門家に相談する必要があります。一貫性のある、偏りのない、迅速かつ低コストの要件評価と仕様生成を可能にすることが、ORAN イノベーションエコシステムにとって重要です。
衛星ネットワークのための対話型生成型AIエージェントを通じたMixture of Experts伝送
本論文では、衛星通信ネットワークの複雑なモデル化と最適化問題を解決するために、対話型生成型AIエージェントとMixture of Experts (MoE)アプローチを提案する。生成型AIエージェントは、ユーザーの要求に応じて柔軟にモデル化を行い、MoEは生成された最適化問題を効率的に解決する。
ディレクテッド・バイ・アット・バルク・スパナーの効率的な処理と分析
ディレクテッド・グラフ上で、端末ペアの需要と距離制約を満たしつつ、コストを最小化する経済的なルーティングソリューションを見つける。
