Kollaborativ säker Bayesiansk optimering

Viktiga resultat som projektet gav

Projektet har nått sitt planerade mål genom att utveckla Collaborative Safe Bayesian Optimization (CoSBO), som förbättrar säker optimering inom multiagentsystem för telekommunikation. Projektet ledde till den första tillämpningen av säker Bayesiansk optimering för parameterinställning av mobilnät och förbättrad effektivitet via agentsamarbete. CoSBO gav högre prestanda tidigt i optimeringen samtidigt som säkerhetskrav och robusthet vid svag korrelation mellan agenter bibehölls.

Långsiktiga effekter som förväntas

Projektet lägger grunden för AI-integrerad nätverksoptimering med potential att påverka utvecklingen av 6G-infrastruktur. På sikt kan det kollaborativa ramverket möjliggöra mer avancerad nätverksautomatisering. Forskningen stödjer visionen om självoptimerande nätverk, även om omfattande vidareutveckling krävs för praktisk tillämpning. Metodiken är även överförbar till andra säkerhetskritiska multiagentsystem utanför telekommunikation.

Upplägg och genomförande

Projektet började med en litteraturstudie av säker Bayesiansk optimering och kollaborativa metoder. SafeOpt-MC användes för parameterinställning av antenner i en nätverkssimulator och vidareutvecklades till en kollaborativ algoritm. Den utvärderades mot existerande metoder, med resultat sammanställda i form av en rapport. Kunskapen spreds genom presentationer på företaget och universitetet. Projektstyrning genomfördes med veckomöten och återkopplingar från Ericsson AI forskare.