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Network Data-Knowledge Engine: Supporting 6G Endogenous Intelligence With Digital Twin
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PRE
AI
DOI：10.1109/MNET.2025.3575318.png)
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摘要
En 中文
随着5G蜂窝系统的快速发展，产业界和学术界正聚焦于探索6G通信，特别是在人工智能（AI）的支持下，这促使了关于AI技术与未来无线通信融合的热烈讨论。预计6G将高度依赖AI，以在大型异构网络中实现数据驱动和知识驱动的解决方案，从而实现6G的内源性智能。为此，数字孪生（DT）技术可以作为释放未来6G网络全部潜力的强大赋能者。本文介绍了一种六维数字孪生框架，通过集成AI技术与DT来支持6G的内源性智能。我们基于上述DT框架提出了一种自适应性分层数字孪生网络（SAHDTN），以实现6G网络的自优化。此外，我们融入了多项关键技术以支持内源性智能，包括由集体强化学习驱动的网络数据-知识引擎、迁移学习和知识图谱。
Keyword:
6G
endogenous intelligence
data-knowledge engine
digital twin
collective reinforcement learning
transfer learning
knowledgegraph
blockchain
期刊
IF:
6.3
论文数:
2.7K
被引数:
1.1W
机构
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