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Multi-Dimensional Resource Management for 6G IoT Networks with Generative Artificial Intelligence

Projektbeschreibung

Mit generativer KI 6G-Herausforderungen meistern

Die Weiterentwicklung des Internets der Dinge (IoT) sowie dessen zunehmende Verbreitung und die wachsende Abhängigkeit davon haben zu tiefgreifenden Veränderungen und Paradigmenwechseln geführt, wodurch Dienstleistungen und Waren zunehmend auf digitale, vernetzte Geräte und Plattformen verlagert werden. Die grundlegende Abhängigkeit des IoT von den zukünftigen 6G-Netzen hat zentrale Herausforderungen verdeutlicht, etwa die Schwierigkeit, umfangreiche, vielschichtige Ressourcen effizient und dynamisch zu verwalten, um der hohen Nachfrage gerecht zu werden und die Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Von diesen Problemen wird erwartet, dass sie dieses Wachstum einschränken und beeinträchtigen werden. Das Team des innerhalb der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts Multi-RM-6GIoT-GAI wird generative KI zusammen mit einem hypergraphenbasierten Rahmenwerk erforschen und einsetzen, um Schlüssellösungen und wichtige Innovationen zu entwickeln. Außerdem werden die Nutzungserfahrung, die Ressourcenverwaltung, die Anpassungsfähigkeit und die Fairness während des Betriebs verbessert.

Ziel

The Internet of Things (IoT) has fundamentally changed our interaction with the physical world, bringing a paradigm shift that has transitioned physical objects into digital and interconnected devices. This digitalization revolution largely hinges on to take a significant leap forward with the deployment of emerging 6G networks. While 6G holds great promise, it also poses severe challenges, especially in dynamically managing its vast multi-dimension resources amid heightened demands for latency, rates, reliability etc. Traditional approaches, particularly those relying on Deep Reinforcement Learning (DRL), have obvious limitations in various and complex 6G IoT networks. In this context, we will explore Generative Artificial Intelligence (GAI) to solve these challenges. First, we will establish a hypergraph-based framework for multi-dimensional resource representation and modeling, targeting the optimization of service capabilities. Subsequently, we will use the Generative Diffusion Model (GDM) to streamline communication intent extraction, facilitating swift decision-making and improving the adaptability of the network. Finally, we will leverage GDM in crafting resilient incentive structures, aiming to ensure the fairness of resource distribution and enhance user experience in the 6G IoT environment. The project has three work packages (WPs): WP1 aims at designing measurements for multi-dimensional resources, WP2 investigates the utilization of GDM for adaptive resource management, and in WP3, we seek to use GDM to ensure fairness in resource sharing. By integrating GAI as a solution to the multifaceted challenges of 6G IoT, we seek to expand and redefine the capabilities and applications of 6G IoT in real-world contexts.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN
Netto-EU-Beitrag
€ 236 340,00
Adresse
BRINELLVAGEN 8
100 44 Stockholm
Schweden
Region
Östra Sverige Stockholm Stockholms län
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten