[論文レビュー] Computing Research Challenges in Next Generation Wireless Networking

Elisa Bertino, Daniel W. Bliss+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2021

Telecommunications and Broadcasting Technologies参考文献 4被引用数 9

ひとこと要約

このコンピューティング・コミュニティ・コーポレーション（CCC）の白書は、次世代6G無線ネットワーキングにおける重要なコンピューティング研究の課題を特定し、ハードウェアとソフトウェアの複雑性が増す中で、安全でプライベートで頑健なシステムの必要性を強調している。AI統合型ネットワーク管理の推進を提言し、ホログラフィック・テレビジョン、スマートシティ、自律走行車両といった変革的応用を可能にするための主要な研究分野を提示している。

ABSTRACT

By all measures, wireless networking has seen explosive growth over the past decade. Fourth Generation Long Term Evolution (4G LTE) cellular technology has increased the bandwidth available for smartphones, in essence, delivering broadband speeds to mobile devices. The most recent 5G technology is further enhancing the transmission speeds and cell capacity, as well as, reducing latency through the use of different radio technologies and is expected to provide Internet connections that are an order of magnitude faster than 4G LTE. Technology continues to advance rapidly, however, and the next generation, 6G, is already being envisioned. 6G will make possible a wide range of powerful, new applications including holographic telepresence, telehealth, remote education, ubiquitous robotics and autonomous vehicles, smart cities and communities (IoT), and advanced manufacturing (Industry 4.0, sometimes referred to as the Fourth Industrial Revolution), to name but a few. The advances we will see begin at the hardware level and extend all the way to the top of the software "stack." Artificial Intelligence (AI) will also start playing a greater role in the development and management of wireless networking infrastructure by becoming embedded in applications throughout all levels of the network. The resulting benefits to society will be enormous. At the same time these exciting new wireless capabilities are appearing rapidly on the horizon, a broad range of research challenges loom ahead. These stem from the ever-increasing complexity of the hardware and software systems, along with the need to provide infrastructure that is robust and secure while simultaneously protecting the privacy of users. Here we outline some of those challenges and provide recommendations for the research that needs to be done to address them.

研究の動機と目的

• ハードウェアからソフトウェアスタックに至るまで、6G無線システムの複雑性の増大に取り組む。
• 急速な技術進歩のなかでユーザーのプライバシーを保護する、堅牢で安全なネットワークインfraストラクチャを確保する。
• ホログラフィック・テレビジョン、遠隔医療、自律走行車両、スマートシティといった変革的応用を可能にする。
• 人工知能（AI）をすべてのネットワークレイヤーに統合し、管理とパフォーマンスを向上させる。
• 6G展開における主要な技術的および社会的課題を特定することで、将来の研究を導く。

提案手法

• 新興する6G技術とそのシステムレベルの影響を包括的に分析する。
• AIがすべてのプロトコルレイヤーにわたりネットワーク機能を自動化・最適化する役割を検討する。
• 6Gシステムにおける接続性とデータ感受性の増大に伴うセキュリティとプライバシーの脅威を評価する。
• 信頼性、レジリエンス、スケーラビリティに焦点を当てたクロスレイヤー・システム設計に基づく研究ロードマップを提示する。
• コンピュータサイエンス、ネットワーキング、社会的影響の専門家との横断的連携を推進する。
• 白書形式を用いて知見を統合し、コンピューティングコミュニティのための実行可能な研究優先順位を提言する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 安全でプライベートかつスケーラブルな6G無線ネットワークを構築するにあたり、主な技術的および社会的課題は何か？
• RQ2 人工知能（AI）を6Gネットワークアーキテクチャのすべてのレイヤーに効果的かつ安全に統合する方法は何か？
• RQ3 遠隔医療、自律走行車両、スマートシティといった新興応用を支援するためのシステムレベルの研究は何か？
• RQ4 膨大なデータ収集と接続性が特徴の次世代無線システムにおいて、プライバシーと信頼性をどのように確保できるか？
• RQ5 6Gハードウェアとソフトウェアスタックの複雑性が増すのを管理するための、新たな研究パラダイムは何か？

主な発見

• 6Gネットワークは4G LTEよりも1桁速いデータレートを実現すると予想され、ホログラフィック・テレビジョンやリアルタイム遠隔手術といった新規応用を可能にする。
• 6Gシステムの複雑さと動的な性質を管理するには、すべてのネットワークレイヤーにAIを統合することが不可欠である。
• 6G環境におけるデータの規模と感受性の高さから、セキュリティとプライバシーが最も重要な課題である。
• 自律走行車両や産業自動化などのミッションクリティカルな応用を支えるために、堅牢でレジリエントで信頼性の高いインfraストラクチャが不可欠である。
• ハードウェア、ソフトウェア、システムレベル設計にまたがるクロスレイヤー課題に対処するための協働的で統合的な研究努力が必要である。
• 本白書は、6Gの安全で効果的な展開を支援するための、将来的な調査分野を特定する基盤となる研究ロードマップである。