Advanced Learning Schemes for Metaverse Applications in B5G/6G Networks

Sherief Hashima, Mostafa M. Fouda, Kohei Hatano, Eiji Takimoto

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

2 被引用数 (Scopus)

抄録

The metaverse, a virtual world where various users can jointly/independently interact with digital objects seamlessly, is expected to be a key application area in beyond fifth generation (B5G)/ six-generation (6G) networks. However, the metaverse design poses several challenges, such as efficient usage of limited resources and the provision of high-quality user experiences. In this paper, we recommend advanced machine learning techniques such as multi-armed bandits (MABs), federated learning (FL), meta-learning, etc., to address these challenges. We illustrate the evaluability of these techniques with two specific use cases: resource allocation for virtual reality (VR) applications and personalized content delivery in the metaverse.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルProceedings - 2023 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking and Applications, MetaCom 2023
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ799-804
ページ数6
ISBN(電子版)9798350333336
DOI
出版ステータス出版済み - 2023
イベント2023 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking and Applications, MetaCom 2023 - Kyoto, 日本
継続期間: 6月 26 20236月 28 2023

出版物シリーズ

名前Proceedings - 2023 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking and Applications, MetaCom 2023

会議

会議2023 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking and Applications, MetaCom 2023
国/地域日本
CityKyoto
Period6/26/236/28/23

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • コンピュータ サイエンスの応用
  • 情報システム
  • 情報システムおよび情報管理
  • メディア記述
  • コンピュータ ネットワークおよび通信

フィンガープリント

「Advanced Learning Schemes for Metaverse Applications in B5G/6G Networks」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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