The Metaverse can be considered the extension of the present-day web, which integrates the physical and virtual worlds, delivering hyper-realistic user experiences. The inception of the Metaverse brings forth many ecosystem services such as content creation, social entertainment, in-world value transfer, intelligent traffic, healthcare. These services are compute-intensive and require computation offloading onto a Metaverse edge computing server (MECS). Existing Metaverse edge computing approaches do not efficiently and effectively handle resource allocation to ensure a fluid, seamless and hyper-realistic Metaverse experience required for Metaverse ecosystem services. Therefore, we introduce a new Metaverse-compatible, Unified, User and Task (UUT) centered artificial intelligence (AI)- based mobile edge computing (MEC) paradigm, which serves as a concept upon which future AI control algorithms could be built to develop a more user and task-focused MEC.


翻译:元数据可被视为当前网络的扩展,它整合了物理和虚拟世界,提供了超现实用户的经验。元数据的启动带来了许多生态系统服务,如内容创建、社会娱乐、世界价值转移、智能交通、医疗保健。这些服务是计算密集型的,需要从中卸载到元边缘计算机服务器(MECS),现有的元数据边缘计算方法无法高效和有效地处理资源分配问题,以确保元数据生态系统服务所需的流动、无缝和超现实的元数据经验。因此,我们引入了一种新的基于内容创建、社会娱乐、世界价值转移、智能交通、医疗保健的元数据兼容性、统一用户和任务(UUUT)人造智能(AI)中心型移动边缘计算(MEC)模式,该模式是一个概念,可以据此建立未来的AI控制算法,以开发一个更注重用户和任务的MEC。

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边缘计算(英语:Edge computing),又译为边缘计算,是一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理[1]。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。在这种架构下,资料的分析与知识的产生,更接近于数据资料的来源,因此更适合处理大数据。
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