エージェントAIとSimulation-in-the-Loopによる自己最適化6G RAN

この研究論文は、エージェントAIとSimulation-in-the-Loopワークフローを用いて、6G無線アクセスネットワーク（RAN）を最適化する有望なアプローチを探求しています。このアプローチは、継続的な学習と適応を通じてネットワークパフォーマンスの向上を示唆しています。

• •エージェントAIを活用したRANの自動最適化。
• •効率的なトレーニングと検証のためのSimulation-in-the-Loopを採用。
• •Reflectionと学習による自己最適化に焦点を当てる。