[论文解读] 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 9

一句话总结

本计算社区委员会白皮书识别了下一代6G无线网络中关键的计算研究挑战，强调在硬件与软件复杂性日益增加的背景下，必须构建安全、私密且稳健的系统。该白皮书倡导将人工智能整合至网络管理中，并提出了实现全息远程通信、智慧城市和自动驾驶汽车等变革性应用的关键研究方向。

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.

研究动机与目标

• 应对从硬件到软件栈的6G无线系统日益增长的复杂性。
• 确保在技术快速发展的背景下，网络基础设施具备鲁棒性和安全性，以保护用户隐私。
• 支持全息远程通信、远程医疗、自动驾驶汽车和智慧城市等变革性应用。
• 将人工智能整合至所有网络层级，以提升管理效率与性能。
• 通过识别6G部署中的关键技术与社会挑战，为未来研究提供指导。

提出的方法

• 对新兴6G技术及其系统级影响进行全面分析。
• 研究人工智能在所有协议层面上自动化与优化网络功能的作用。
• 评估由于6G系统中连接性增强和数据敏感性提升而引发的安全与隐私威胁。
• 基于跨层系统设计，提出聚焦于信任、弹性与可扩展性的研究路线图。
• 推动计算机科学、网络技术与社会影响专家之间的跨学科协作。
• 采用白皮书形式，综合研究成果，并为计算社区推荐可操作的研究优先事项。

实验结果

研究问题

• RQ1 构建安全、私密且可扩展的6G无线网络所面临的关键技术与社会挑战是什么？
• RQ2 如何在6G网络架构的所有层级中有效且安全地集成人工智能？
• RQ3 为支持如远程医疗、自动驾驶汽车和智慧城市等新兴应用，需要哪些系统级研究？
• RQ4 在具备大规模数据采集与连接性的下一代无线系统中，如何确保隐私与信任？
• RQ5 为应对6G硬件与软件栈日益增长的复杂性，需要哪些新的研究范式？

主要发现

• 预计6G网络的速率将比4G LTE快一个数量级，从而支持全息远程通信和实时远程手术等新应用。
• 将人工智能整合至所有网络层级，对于管理6G系统复杂且动态的特性至关重要。
• 由于6G环境中的数据规模庞大且敏感，安全与隐私是首要挑战。
• 必须建立强大、弹性且可信的基础设施，以支持自动驾驶汽车和工业自动化等关键任务应用。
• 需要协调一致的研究努力，以应对涵盖硬件、软件与系统级设计的跨层挑战。
• 本白皮书作为基础性研究路线图，明确了未来研究的关键领域，以支持6G的安全与有效部署。