AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-23
無線デジタルツインのためのLLMとベイズ最適化の統合
原題: Large Language Models Meet Bayesian Optimization: Towards Self-evolving Wireless Digital Twins
無線デジタルツインは人工知能と組み合わされて利用が広がっているが、多くの手法は事前に定められた学習・最適化の構造内で適応するため、タスクや動作条件が変わると適さなくなる場合がある。本研究は大規模言語モデル（LLM）とベイズ最適化（BO）を組み合わせ、BOを安定した基盤とし、LLMが現在のタスクと蓄積された最適化の経験に基づいて各構成要素を保持するか適応させるかを判断する枠組みを提案した。多ユーザーのビーム選択問題に対するガウス過程カーネル探索のシミュレーションでは、LLMが発見したカーネルが学習タスクで最強の標準カーネルと比べ、最終的なBOの性能を19.7%向上させた。