With 5G on the verge of being adopted as the next mobile network, there is a need to analyze its impact on the landscape of computing and data management. In this paper, we analyze the impact of 5G on both traditional and emerging technologies and project our view on future research challenges and opportunities. With a predicted increase of 10-100x in bandwidth and 5-10x decrease in latency, 5G is expected to be the main enabler for edge computing which includes accessing cloud-like services, as well as conducting machine learning at the edge. In this context, we investigate how 5G can help the development of federated learning. Network slicing, another key feature of 5G, allows running multiple isolated networks on the same physical infrastructure. This slicing is supposed to accelerate the development of smart cities, with multiple applications planes running on the same infrastructure. For example, mobile broadband, massive IoT sensors analytics, automotive, telemedicine and smart factories could all use the same infrastructure but run in virtual, isolated planes. However, security remains a main concern as virtualization is known to expose security issues although formal verification can be applied to detect security issues in virtualized massive environments. In summary, 5G will make the world even more densely and closely connected. What we have experienced in 4G connectivity will pale in comparison to the vast amounts of possibilities engendered by 5G and let us take the opportunity to contribute to the existing challenges ahead!


翻译:5G即将被作为下一个移动网络被采纳为下一个移动网络,因此有必要分析其对计算和数据管理格局的影响。在本文中,我们分析了5G对传统和新兴技术的影响,并预测了我们对未来研究挑战和机遇的看法。随着频带的预期增长10-100x,延缓度下降5-10x,预计5G将是边缘计算的主要推动者,包括获取云类服务,以及在边缘进行机器学习。在这方面,我们调查5G如何帮助联邦学习的发展。网络断层是5G的另一个关键特征,它允许在同一有形基础设施上运行多个孤立的网络。这种断层旨在加速智能城市的发展,多架飞机运行在同一基础设施上。例如,移动宽带、大规模IOT传感器分析器、汽车、远程医疗和智能工厂都可以使用相同的基础设施,但在虚拟、孤立的飞机上运行。但是,安全仍然是一个主要关注点,因为虚拟化是暴露安全问题,尽管甚至可以应用正式的核查来探测在虚拟G的大规模连通性环境中的安全问题。我们通过更老化的G将获得更深的机遇。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
43+阅读 · 2019年12月20日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
67+阅读 · 2019年8月14日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员