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無線アクセスネットワークにおけるAI対応の堅牢なエンドツーエンド品質体験の実現（Achieving AI-enabled Robust End-to-End Quality of Experience over Radio Access Networks）

田中専務

拓海先生、お時間いただきありがとうございます。わが社でもARを使ったリモート保守の検討が進んでおり、ネットワークやサーバーの品質をどう担保するか悩んでいる所です。この論文が役に立つと聞きましたが、要点を教えていただけますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は、ネットワークと計算資源を端から端まで同時に見て、AIで“品質体験”を予測して適切に振り分ける仕組みを提案しているんです。要点を三つにまとめると、1)学習で関係性をモデル化する、2)その結果でロバストに最適化する、3)不足時には

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