[論文レビュー] 6G White Paper on Edge Intelligence

Ella Peltonen, Mehdi Bennis+17 more|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2020

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 20被引用数 126

ひとこと要約

本論文は 6G Edge Intelligence を構想し、edge computing のインフラ、データとネットワーク管理、edge 向けソフトウェア開発、ML/AI のリアルタイム分散トレーニングを詳述し、セキュリティ、プライバシー、価格設定、エンドユーザー面に配慮しています。IoT から Intelligent Internet of Intelligent Things へ向かう 6G のロードマップを含む、促進要因と課題を整理しています。

ABSTRACT

In this white paper we provide a vision for 6G Edge Intelligence. Moving towards 5G and beyond the future 6G networks, intelligent solutions utilizing data-driven machine learning and artificial intelligence become crucial for several real-world applications including but not limited to, more efficient manufacturing, novel personal smart device environments and experiences, urban computing and autonomous traffic settings. We present edge computing along with other 6G enablers as a key component to establish the future 2030 intelligent Internet technologies as shown in this series of 6G White Papers. In this white paper, we focus in the domains of edge computing infrastructure and platforms, data and edge network management, software development for edge, and real-time and distributed training of ML/AI algorithms, along with security, privacy, pricing, and end-user aspects. We discuss the key enablers and challenges and identify the key research questions for the development of the Intelligent Edge services. As a main outcome of this white paper, we envision a transition from Internet of Things to Intelligent Internet of Intelligent Things and provide a roadmap for development of 6G Intelligent Edge.

研究の動機と目的

• 知的でデータ駆動型のサービスを実現するための 6G の重要な構成要素としてエッジコンピューティングの役割を位置づける。
• エッジインフラストラクチャ、データとエッジネットワーク管理、そしてエッジ中心のソフトウェア開発の領域を定義する。
• エッジプラットフォーム上でのリアルタイムかつ分散型の ML/AI トレーニングに対応する。
• 知的エッジサービスにおけるセキュリティ、プライバシー、価格設定、エンドユーザーの考慮事項を検討する。
• 2030年の Intelligent Edge ロードマップに向けた研究課題と課題を概説する。

提案手法

• 他技術と並ぶコアな6G の実現要素としてエッジコンピューティングを説明する。
• 知的エッジサービスに関連するデータ管理とエッジネットワーク管理の手法を論じる。
• エッジコンピューティングと分散型 ML/AI トレーニングのためのソフトウェア開発実践を概説する。
• エッジインテリジェンスにおけるセキュリティ、プライバシー、価格設定、エンドユーザー面を検証する。
• 6G Intelligent Edge に向けた研究アジェンダとロードマップを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 6G Edge Intelligence の主要な促進要因と課題は何か？
• RQ2 ML/AI のリアルタイムかつ分散トレーニングをエッジでどのように効果的に実装できるか？
• RQ3 知的エッジサービスにおけるセキュリティ、プライバシー、価格設定、エンドユーザーの考慮事項は何か？
• RQ4 2030 Intelligent Edge ロードマップを開発するためにどのような研究方向が必要か？
• RQ5 IoT から Intelligent Internet of Intelligent Things への移行は 6G でどのように現れるか？

主な発見

• 6G Edge Intelligence を将来の知的 Internet 技術の中核として位置づけるビジョンを提示する。
• エッジインフラ、データとエッジネットワーク管理、エッジソフトウェア開発、そしてエッジでの ML/AI トレーニングに焦点を当てる。
• セキュリティ、プライバシー、価格設定、エンドユーザー面を重要な考慮事項として論じる。
• 促進要因と課題を特定し、知的エッジサービスの開発に向けた研究課題を概説する。
• IoT から Intelligent Internet of Intelligent Things への移行を描き、6G Intelligent Edge の開発ロードマップを提供する。