无线网络中用于基于人工智能的架构的方法和系统技术方案

公开了用于基于人工智能(artificial intelligence，AI)的通信的方法和系统。在第二节点处，任务请求被发送到第一节点，该任务请求需要配置在第二节点处的无线通信功能或局部AI模型中的至少一个。从第一节点接收第一配置信息集合，该第一配置信息集合包括存储在第二节点的存储器中的局部AI模型的模型参数集合。局部AI模型由模型参数集合配置，以生成推断数据，该推断数据包括至少一个推断控制参数，用于配置用于无线通信的第二节点。用于配置用于无线通信的第二节点。用于配置用于无线通信的第二节点。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】无线网络中用于基于人工智能的架构的方法和系统


[0001]本公开涉及基于人工智能的无线通信，尤其涉及促进基于人工智能的无线通信的网络架构。

技术介绍

[0002]人工智能(Artificial intelligence，AI)，特别是深度机器学习，是计算机科学的一个广泛分支，涉及构建能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器。预计AI的引入将在科技行业的几乎每个领域取得示范式性转变，AI有望在网络技术的进步中发挥作用。例如，现有的通信技术依靠信道的经典分析模型，使无线通信能够在接近理论香农极限的情况下进行。为了进一步最大限度地有效利用信号空间，现有技术可能不满足不了需求。AI有望帮助应对这一挑战。无线通信的其他方面可以受益于AI的使用，特别是在未来几代无线技术中，比如先进的5G和未来的6G系统中的技术，以及更高级的技术。
[0003]为了支持AI在无线网络中的使用，需要适当的网络架构。因此，提供一种支持AI在无线通信(包括用于当前和未来几代无线系统)中的使用的网络架构将很有用处。

技术实现思路

[0004]在各种示例中，本公开描述了支持与AI模型(例如，限定神经网络的参数和权重的配置信息、神经网络的输入数据和输出数据等)相关的信息的通信的网络架构。具体地，本公开描述了可以在网络节点(是可以实现AI管理模块所在的第一节点的示例)和在系统节点或用户设备(是可以实现AI执行模块所在的第二节点的示例)中实现的AI模块(包括AI管理模块和AI执行模块)。网络节点可以在核心网之外(例如，在单独的管理服务器中、在边缘计算平台中、在RAN中和/或在UE中)、例如与核心网共置或在核心网内。所公开的AI模块执行支持基于AI的无线通信的操作，以及执行支持由第三方(例如，核心网络外部的网络)进行的AI模型的开发和更新。
[0005]在各种示例中，本公开描述了限定AI模型的任务驱动方法，以及无线通信的基于AI的控制的任务驱动方法。例如，由一个或多个相关联的任务限定的AI模型。AI模型也可以由其输入相关属性(例如，限定由模型接受的输入数据的属性)和其输出相关属性(例如，限定由模型输出的推断数据的属性)限定。
[0006]在各种示例中，本公开描述了用于与AI模型相关的信息通信的AI相关逻辑层，该逻辑层被添加到如5G中限定的现有协议栈中。AI相关逻辑层可以提供用于AI相关数据的通信的加密层，该通信与其他通信分开。本公开还描述了用于通信AI相关信息的信令过程。具体地，所公开的示例可以促进无线网络中的实体之间AI相关信息的安全通信。
[0007]在各种示例中，本公开描述了用于基于AI的无线通信的多级(或分层)架构。在更高等级的第一节点(例如，网络节点)处的AI管理模块提供全局或集中的功能，以在每个更低等级的第二节点(例如，系统节点或用户设备)中配置AI执行模块。AI管理模块能够提供更低等级的第二节点的全局配置，并且在每个相应第二节点处的AI执行模块能够根据局
部、动态网络环境进一步配置相应的第二节点。
[0008]本公开的示例可以实现基于AI的无线通信的更有效和/或更安全的实现，例如在当前或未来一代的无线技术(例如，高级5G、6G或更高级的无线系统)中。
[0009]在一些示例性方面中，本公开描述了用于无线通信的系统。该系统包括配置用于与第一节点通信的通信接口、耦合到通信接口的处理单元以及存储由处理单元执行的指令的存储器。当由处理单元执行时，该指令使系统：向第一节点发送任务请求，该任务要求系统的无线通信功能或存储在存储器中的局部人工智能(AI)模型中的至少一个的配置；以及从第一节点接收第一配置信息集合，该第一配置信息集合包括存储在存储器中的局部AI模型的模型参数集合，该局部AI模型由模型参数集合配置，以生成推断数据，该推断数据包括至少一个推断控制参数，用于配置用于无线通信的系统。
[0010]在上述任何示例中，指令可以使系统：使用模型参数集合执行局部AI模型，以生成至少一个推断控制参数；以及根据至少一个推断控制参数来配置系统的至少一个无线通信功能。
[0011]在上述任何示例中，指令可以使系统：收集局部数据，该局部数据包括可用于训练局部AI模型的局部网络数据；或者局部AI模型的局部训练模型参数中的至少一个；以及向第一节点发送收集的局部数据。
[0012]在上述任何示例中，指令可以使系统：使用局部网络数据对局部AI模型进行接近实时的训练，以获得经更新的局部AI模型；执行经更新的局部AI模型，以生成至少一个更新的控制参数，从而配置系统。
[0013]在上述任何示例中，与第一节点的通信可以在由系统实现的协议栈中的AI相关逻辑层上接收和发送。
[0014]在上述任何示例中，AI相关逻辑层可以是协议栈中的无线资源控制(RRC)层之上的更高层，该AI相关逻辑层是AI相关控制平面的部分。
[0015]在上述任何示例中，AI相关的逻辑层可以是协议栈中的非接入层(NAS)的层之上的最高层。
[0016]在上述任何示例中，系统可以是作为服务用户设备(UE)的接入网络中的节点的第二节点，并且指令可以使系统：向UE发送包括至少一个推断控制参数的第二配置信息集合。
[0017]在上述任何示例中，第二配置信息集合还可以配置UE，以收集UE局部的网络数据，并且指令可以使系统：从UE接收UE局部的收集的网络数据。
[0018]在上述任何示例中，第一配置信息集合中的模型参数集合可以包括来自第一节点处的全局AI模型的模型参数。
[0019]在上述任何示例中，该系统可以是作为无线通信系统中接入网络中的节点的第二节点，并且第一节点可以是无线通信系统的核心网或其他网络的节点。
[0020]在上述任何示例中，通信接口可以被配置用于与第一节点的无线通信。
[0021]在上述任何示例中，任务请求可以是局部AI模型的协作训练请求。
[0022]在一些示例性方面中，本公开描述了用于无线通信的系统。该系统包括配置用于与第二节点通信的通信接口、耦合到通信接口的处理单元以及存储由处理单元执行的指令的存储器。当该指令由处理单元执行时，该指令使系统：接收要求配置第二节点的无线通信功能或局部人工智能(AI)模型中的至少一个的配置的任务请求；以及向第二节点发送第一
配置信息集合，该第一配置信息集合包括模型参数集合，该模型参数集合用于在第二节点配置局部AI模型，以生成用于第二节点的至少一个推断控制参数，该模型参数集合基于在系统处的至少一个选择的全局AI模型的配置，该至少一个选择的全局AI模型根据任务请求从存储在存储器中的多个全局AI模型中选择。
[0023]在上述任何示例中，指令可以使系统：执行至少一个选择的全局AI模型，以生成用于配置第二节点的至少一个全局推断控制参数；并且第一配置信息集合可以包括至少一个全局推断控制参数。
[0024]在上述任何示例中，指令可以使系统：从第二节点接收由第二节点在局部收集的数据，该数据包括至少一项：可用于训练全局AI模型的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于无线通信的系统，所述系统包括：通信接口，被配置用于与第一节点通信；处理单元，被耦合到所述通信接口；以及存储器，存储由所述处理单元可执行的指令；其中，所述指令在由所述处理单元执行时，使所述系统：向所述第一节点发送任务请求，所述任务请求要求所述系统的无线通信功能或存储在所述存储器中的局部人工智能(AI)模型中的至少一个的配置；以及从所述第一节点接收第一配置信息集合，所述第一配置信息集合包括存储在所述存储器中的针对所述局部AI模型的模型参数集合，所述局部AI模型由所述模型参数集合配置，以生成推断数据，所述推断数据包括至少一个推断控制参数，用于配置用于无线通信的所述系统。2.根据权利要求1所述的系统，其中所述指令使所述系统：使用所述模型参数集合来执行所述局部AI模型，以生成所述至少一个推断控制参数；以及根据所述至少一个推断控制参数来配置所述系统的至少一个无线通信功能。3.根据权利要求1或权利要求2所述的系统，其中所述指令使所述系统：收集局部数据，所述局部数据包括以下至少一项：能够用于训练所述局部AI模型的局部网络数据；或者所述局部AI模型的局部训练模型参数；以及向所述第一节点发送收集的所述局部数据。4.根据权利要求3所述的系统，其中所述指令使所述系统：使用所述局部网络数据对所述局部AI模型执行近实时训练，以得到经更新的局部AI模型；以及执行所述经更新的局部AI模型，以生成至少一个经更新的控制参数来配置所述系统。5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其中与所述第一节点的通信在由所述系统实现的协议栈中的AI相关逻辑层上被接收和被发送。6.根据权利要求5所述的系统，其中所述AI相关逻辑层是所述协议栈中的无线资源控制(RRC)层之上的更高层，所述AI相关逻辑层是AI相关控制平面的部分。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述AI相关逻辑层是所述协议栈中的非接入层(NAS)层之上的最高层。8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，所述系统是第二节点，所述第二节点是服务用户设备(UE)的接入网中的节点，并且其中所述指令使所述系统：向所述UE发送至少包括所述至少一个推断控制参数的第二配置信息集合。9.根据权利要求8所述的系统，其中所述第二配置信息集合还配置所述UE，以收集对所述UE局部的网络数据，并且其中所述指令使所述系统：从所述UE接收所收集的、对所述UE局部的网络数据。10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，其中所述第一配置信息集合中的模型参数集合包括来自在所述第一节点处的全局AI模型的模型参数。11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中所述系统是第二节点，所述第二节点是在无线通信系统中接入网中的节点，并且所述第一节点是所述无线通信系统的核心网
络或另一网络的节点。12.根据权利要求1至11中任一项所述的系统，其中所述通信接口被配置用于与所述第一节点的无线通信。13.根据权利要求1至12中任一项所述的系统，其中所述任务请求是用于所述局部AI模型的协作训练的请求。14.一种用于无线通信的系统，所述系统包括：通信接口，被配置用于与第二节点通信；处理单元，被耦合到所述通信接口；以及存储器，存储由所述处理单元可执行的指令；其中，所述指令在由所述处理单元执行时，使所述系统：接收要求所述第二节点的无线通信功能或局部人工智能(AI)模型中的至少一个的配置的任务请求；以及向所述第二节点发送第一配置信息集合，所述第一配置信息集合包括模型参数集合，所述模型参数集合用于在所述第二节点处配置所述局部AI模型，以生成用...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立清，童文，马江镭，朱佩英，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：