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Agoran : une place de marché ouverte et agentique pour l'automatisation du RAN 6G
Created by
Haebom
Auteur
Ilias Chatzistefanidis, Navid Nikaein, Andrea Leone, Ali Maatouk, Leandros Tassiulas, Roberto Morabito, Ioannis Pitsiorlas, Marios Kountouris
Contour
Les réseaux mobiles de nouvelle génération doivent coordonner les objectifs contradictoires de plusieurs fournisseurs de services. Cependant, les contrôleurs de tranches de réseau actuels sont rigides, soumis à des politiques et ignorent le contexte métier. Cet article présente Agoran Service and Resource Broker (SRB), une place de marché d'agents qui implique directement les parties prenantes dans la boucle opérationnelle. Inspiré de l'agora grecque antique, Agoran décentralise l'autorité entre trois départements d'IA autonomes : le service juridique, le service exécutif et le pouvoir judiciaire. Le service juridique utilise un modèle de langage à grande échelle (LLM) augmenté par la recherche pour répondre aux demandes de conformité ; le service exécutif maintient une connaissance situationnelle en temps réel grâce à une base de données de vecteurs mise à jour par un organisme de surveillance ; le pouvoir judiciaire évalue chaque message d'agent à l'aide d'un score de confiance basé sur des règles ; et le LLM d'arbitrage détecte les comportements malveillants et applique des incitations en temps réel pour rétablir la confiance. Les agents négociateurs côté parties prenantes et les agents arbitres côté SRB négocient des propositions réalisables et Pareto-optimales générées par un optimiseur multi-objectifs, parvenant à un consensus en un seul tour, puis les distribuant aux contrôleurs Open et AI RAN. Déployé sur un banc d'essai 5G privé et évalué à l'aide du suivi des mouvements de véhicules en conditions réelles, Agoran a généré des avantages significatifs : (i) une augmentation de 37 % du débit des tranches eMBB, (ii) une réduction de 73 % de la latence des tranches URLLC et (iii) une réduction de 8,3 % de l'utilisation des PRB par rapport à une base de référence statique. Le modèle Llama à 1 milliard de paramètres, affiné sur 100 conversations GPT-4 pendant 5 minutes, fonctionne avec 6 Gio de mémoire, converge en 1,3 seconde et récupère environ 80 % de la qualité de décision de GPT-4.1. Ces résultats font d'Agoran une voie concrète et conforme aux normes vers des réseaux 6G ultra-flexibles et centrés sur les parties prenantes. Une démo en direct est disponible sur https://www.youtube.com/watch?v=h7vEyMu2f5w\&ab_channel=BubbleRAN .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle méthode de gestion des tranches de réseau qui coordonne efficacement les besoins des différentes parties prenantes grâce à une approche de marché basée sur les agents.
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Des expériences utilisant le suivi de véhicules dans le monde réel démontrent des performances améliorées des tranches eMBB et URLLC et une utilisation réduite du PRB.
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Démontre le potentiel d'une prise de décision efficace même dans des environnements aux ressources limitées en tirant parti d'un LLM léger.
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Présentation d'orientations techniques spécifiques pour une conception ultra-flexible et centrée sur les parties prenantes des réseaux 6G.
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Limitations:
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Actuellement évalué dans un banc d'essai 5G privé, une validation supplémentaire des performances et de l'évolutivité dans un environnement commercial réel est nécessaire.
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Une réflexion approfondie et des solutions sont nécessaires pour résoudre les problèmes de fiabilité et de sécurité du LLM. Des analyses plus approfondies sont nécessaires pour déterminer l'efficacité réelle des mécanismes de défense contre les acteurs malveillants.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité à travers différents types de services et modèles de trafic.
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Manque d’informations détaillées sur l’échelle et la qualité des données utilisées pour le réglage fin du LLM.
