无线网络中的战略需求规划：生成式 AI 能否节省频谱和能源？
网络与互联网体系结构
2024-12-03 v2 人工智能
摘要
生成式人工智能（GenAI）是一种能够产生多种类型输出（包括文本、图像和视频）的新型技术，为无线通信领域提供了巨大的潜力。本文提出了通过需求标记、需求塑形和需求重排实现战略需求规划的概念。因此，提出将 GenAI 作为无线网络中需求塑形的强大工具。更具体地说，GenAI 用于压缩和转换各种类型内容（例如，将内容从高带宽模式转换为低带宽模式，如从视频转换为文本），从而提升无线网络在各种使用场景（如小区切换、用户关联和负载均衡、干扰管理以及灾难和异常聚会）中的性能。因此，GenAI 可用于节省无线网络中的能源和频谱资源。随着人工智能的最新进展，包括大型语言模型等复杂算法的出现，以及专为人工智能任务开发的更强大硬件（如 AI 加速器）的不断发展，特别是通过 GenAI 实现的需求规划概念变得越来越相关。此外，近期致力于使 GenAI 在设备（如用户终端）上可访问的努力，使得该概念的实现更加简单和可行。
引用
@article{arxiv.2407.02292,
title = {Strategic Demand-Planning in Wireless Networks: Can Generative-AI Save Spectrum and Energy?},
author = {Berk Çiloğlu and Görkem Berkay Koç and Afsoon Alidadi Shamsabadi and Metin Ozturk and Halim Yanikomeroglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.02292},
year = {2024}
}