面向 6G 的可解释人工智能应用：技术方面、用例与研究挑战
网络与互联网体系结构
2023-02-08 v2 人工智能
摘要
当 5G 在 2020 年左右开始其商业化进程时，关于 6G 愿景的讨论也随之浮现。研究人员期望 6G 具有更高的带宽、覆盖率、可靠性、能效、更低的延迟，以及一个由人工智能驱动的集成的“以人为中心”的网络系统。这样的 6G 网络将导致大量实时做出的自动化决策。这些决策范围广泛，从网络资源分配到自动驾驶汽车的碰撞避免。然而，由于超出设计者和用户理解范围的高速、数据密集型人工智能决策，失去对决策过程控制的风险可能会增加。有前景的可解释人工智能方法可以通过增强黑箱人工智能决策过程的透明度来减轻此类风险。本文调研了 XAI 在即将到来的 6G 时代各个方面的应用，包括 6G 技术（例如智能无线电、零接触网络管理）和 6G 用例（例如工业 5.0）。此外，我们总结了近期尝试的经验教训，并概述了在不久的将来将 XAI 应用于 6G 的重要研究挑战。
引用
@article{arxiv.2112.04698,
title = {Applications of Explainable AI for 6G: Technical Aspects, Use Cases, and Research Challenges},
author = {Shen Wang and M. Atif Qureshi and Luis Miralles-Pechuán and Thien Huynh-The and Thippa Reddy Gadekallu and Madhusanka Liyanage},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.04698},
year = {2023}
}