[論文レビュー] Multi-Modal Data-Enhanced Foundation Models for Prediction and Control in Wireless Networks: A Survey

Han Zhang, Mohammad Farzanullah+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2026

Wireless Networks and Protocols被引用数 0

ひとこと要約

foundation models を活用した、特にマルチモーダルFMを中心とした無線ネットワークの予測と制御に関する包括的調査。データモダリティ、展開、データセット、課題を網羅。

ABSTRACT

Foundation models (FMs) are recognized as a transformative breakthrough that has started to reshape the future of artificial intelligence (AI) across both academia and industry. The integration of FMs into wireless networks is expected to enable the development of general-purpose AI agents capable of handling diverse network management requests and highly complex wireless-related tasks involving multi-modal data. Inspired by these ideas, this work discusses the utilization of FMs, especially multi-modal FMs in wireless networks. We focus on two important types of tasks in wireless network management: prediction tasks and control tasks. In particular, we first discuss FMs-enabled multi-modal contextual information understanding in wireless networks. Then, we explain how FMs can be applied to prediction and control tasks, respectively. Following this, we introduce the development of wireless-specific FMs from two perspectives: available datasets for development and the methodologies used. Finally, we conclude with a discussion of the challenges and future directions for FM-enhanced wireless networks.

研究の動機と目的

• foundation models（FMs）を無線ネットワークに統合して、多様でマルチモーダルなデータを扱えるように動機づける。
• 予測と制御という二つのコアな無線管理タスクを分析し、FMsがそれらにどう対応できるかを検討。
• 無線特有のデータセットとFM開発・適応の手法を調査。
• FM対応無線ネットワークの展開戦略・課題・今後の方向性を特定。

提案手法

• ファウンデーションモデルの進化と、それを支えるトランスフォーマー型アーキテクチャの能力をレビュー。
• 無線ネットワークに関連するマルチモーダルデータモダリティ（視覚情報、CSI、グラフ等）を特徴づけ、FM がそれらをどのように融合するかを検討。
• 文脈理解と意思決定を含む、無線の予測・制御タスクへのFMの能力をマッピング。
• 無線環境におけるFMの開発・適応のための無線特有データセットと微調整/訓練手法を調査。
• 展開パラダイム（クラウド、エッジ、端末上、協調）と提供/最適化フレームワークを論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 foundation models、特にマルチモーダルFMを、無線ネットワークの予測と制御タスクにどのように適用できるか？
• RQ2 無線特有のFM開発・適応を可能にするデータセットと手法は何か？
• RQ3 遅延、プライバシー、資源制約のバランスを最適化する展開戦略は何か？

主な発見

• ファウンデーションモデルは出現性と均質化を示し、無線コンテクストにおける跨タスク適用性と文脈内学習を可能にする。
• 無線特有のFM が存在（例：Large Wireless Model、Mobile-LLaMA など）し、通信タスクへ微調整可能。マルチモーダルデータは文脈理解を強化。
• クラウド、エッジ、端末上、協調の四つの展開パラダイムは、無線展開における遅延、プライバシー、資源のトレードオフを提供。
• 無線ネットワークでのFM開発を導く、無線データセットと微調整/訓練手法の幅広いセットを要約。
• 調査は、マルチモーダルデータ統合と展開の考慮を含む、FM強化型無線ネットワークの課題と将来の方向性を概説。