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Agoran: Un mercado abierto y agente para la automatización de RAN 6G
Created by
Haebom
Autor
Ilias Chatzistefanidis, Navid Nikaein, Andrea Leone, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Roberto Morabito, Ioannis Pitsiorlas, Marios Kountouris
Describir
Las redes móviles de próxima generación deben coordinar los objetivos contrapuestos de múltiples proveedores de servicios. Sin embargo, los controladores actuales de segmentos de red son rígidos, están sujetos a políticas y desconocen el contexto empresarial. Este documento presenta Agoran Service and Resource Broker (SRB), un mercado de agentes que conecta directamente a las partes interesadas en el ciclo operativo. Inspirado en el ágora de la antigua Grecia, Agoran descentraliza la autoridad entre tres departamentos autónomos de IA: el departamento legal, el departamento ejecutivo y el poder judicial. El departamento legal utiliza un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) aumentado por búsqueda para responder a consultas de cumplimiento; el departamento ejecutivo mantiene conocimiento de la situación en tiempo real mediante una base de datos de vectores actualizada por un organismo de control; el poder judicial evalúa cada mensaje de agente con una puntuación de confianza basada en reglas; y el LLM de arbitraje detecta comportamientos maliciosos y aplica incentivos en tiempo real para restablecer la confianza. Los agentes negociadores del lado de las partes interesadas y los agentes árbitros del lado de la SRB negocian propuestas factibles y óptimas de Pareto generadas por un optimizador multiobjetivo, alcanzando un consenso en una sola ronda y distribuyéndolas a los controladores de la RAN abierta y de IA. Implementado en un banco de pruebas 5G privado y evaluado mediante el seguimiento del movimiento de vehículos en condiciones reales, Agoran logró beneficios significativos: (i) un aumento del 37 % en el rendimiento de los segmentos eMBB, (ii) una reducción del 73 % en la latencia de los segmentos URLLC y (iii) una reducción del 8,3 % en el uso de PRB en comparación con una línea base estática. El modelo Llama de mil millones de parámetros, optimizado en 100 conversaciones GPT-4 durante 5 minutos, opera con una memoria de 6 GiB, converge en 1,3 segundos y recupera aproximadamente el 80 % de la calidad de decisión de GPT-4.1. Estos resultados establecen a Agoran como una ruta concreta y conforme a los estándares hacia redes 6G ultraflexibles y centradas en las partes interesadas. Una demostración en vivo está disponible en https://www.youtube.com/watch?v=h7vEyMu2f5w\&ab_channel=BubbleRAN .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un novedoso método de gestión de segmentos de red que coordina eficientemente las necesidades de distintas partes interesadas a través de un enfoque de mercado basado en agentes.
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Los experimentos que utilizan el seguimiento de vehículos en el mundo real demuestran un rendimiento mejorado de los segmentos eMBB y URLLC y un uso reducido de PRB.
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Demuestra el potencial para una toma de decisiones eficaz incluso en entornos con recursos limitados aprovechando un LLM liviano.
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Presentar direcciones técnicas específicas para un diseño ultra flexible y centrado en las partes interesadas de redes 6G.
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Limitations:
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Actualmente se evalúa en un banco de pruebas 5G privado, pero se requiere una mayor validación del rendimiento y la escalabilidad en un entorno comercial del mundo real.
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Se requiere una profunda reflexión y búsqueda de soluciones para los problemas de fiabilidad y seguridad de LLM. Se requiere un análisis más profundo para determinar la eficacia real de los mecanismos de defensa contra actores maliciosos.
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Se necesita más investigación para determinar la generalización entre diferentes tipos de servicios y patrones de tráfico.
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Falta de información detallada sobre la escala y la calidad de los datos utilizados para el ajuste del LLM.
