未来のワイヤレスネットワークのためのマルチエージェント強化学習における新たなコミュニケーション

異なるワイヤレスネットワークのシナリオでは、複数のネットワークエンティティが、最小限の遅延とエネルギー消費で共通のタスクを達成するために協力する必要があります。未来のワイヤレスネットワークでは、動的で不確実な環境の中で高次元データの交換が必要であり、したがってコミュニケーション制御タスクの実装が困難で非常に複雑になります。新たなコミュニケーションを用いたマルチエージェント強化学習（EC-MARL）は、協調的な方法で部分的に観察可能な状態にある高次元連続制御問題に対処するための有望な解決策であり、エージェントが複雑なタスクを解決するための新たなコミュニケーションプロトコルを構築します。本稿では、未来の6Gワイヤレスネットワークの文脈におけるEC-MARLの重要性を説明し、自律的な意思決定能力をネットワークエンティティに組み込んで、自律運転、ロボットナビゲーション、飛行基地局ネットワーク計画、スマートシティアプリケーションなどの複雑なタスクを解決します。EC-MARLアルゴリズムとその設計基準の概要を提供し、この新興トピックに関するユースケースと研究機会を提示します。