GEMINI: Generalized & Explainable 6G Mobile Intelligence
- Reference number
- FID24-0048
- Project leader
- Mowla, Nishat
- Start and end dates
- 250801-300731
- Amount granted
- 3 250 000 SEK
- Administrative organization
- RISE Digitala System
- Research area
- Information, Communication and Systems Technology
Summary
Main Objectives: GEMINI aims to develop innovative and trustworthy AI-driven solutions for seamless 6G operation and management in teleoperation, addressing critical challenges in AI generalizability, explainability, and ultra-low latency that current solutions cannot overcome. Condensed Work Plan: GEMINI includes three core work packages (WPs): The condensed plan includes WP1, investigating theoretical performance limits and developing models for AI-augmented cross-layer optimization (L1-L3) in 6G through literature review, modeling, and simulation; WP2, designing generalized, explainable AI/ML algorithms to enhance network performance, ensuring transparent, fair, and trustworthy decision-making across protocol layers; WP3, validating the models on a low-latency 6G teleoperation testbed, demonstrating reliable, data-driven decision-making under real-world constraints. Expected Results: GEMINI will position Sweden as a global leader in AI-driven 6G teleoperation, setting new benchmarks in trustworthy, intelligent 6G systems and contributing to standardization efforts. The project will establish a knowledge hub for AI and 6G integration, advancing Swedish ICT and producing skilled professionals for next-generation innovations.
Popular science description
"GEMINI: Generaliserad och förklarlig 6G Mobile Intelligence," adresserar utmaningarna med att implementera artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) i sjätte generationens (6G) nätverk för realtidsoptimering utan mänsklig inblandning. Till skillnad från 5G-system som bygger på manuella processer kommer 6G att integrera AI/ML över protokollager (L1-L3) för att förbättra anpassningsförmåga, effektivitet och tillförlitlighet. För att uppnå denna vision måste betydande hinder övervinnas, inklusive generaliserbarhet, förklarbarhet och rättvisa i AI-drivna system, särskilt för kritiska tillämpningar som teleoperation. GEMINI föreslår en hybridstrategi som kombinerar AI med konventionella metoder, vilket säkerställer anpassningsförmåga, tillförlitlighet och låg latens samtidigt som transparens och tillförlitlighet bibehålls. Projektet fokuserar på två huvudfrågor: (1) Hur kan 6G-nätverk utformas för att stödja nära realtidsintelligens för olika teleoperationstillämpningar? (2) Hur kan AI-drivna lösningar effektivt implementeras inom olika 6G-lager samtidigt som de samverkar med konventionella tekniker? Forskningen inkluderar teoretiskt och experimentellt arbete med leveranser som: AI-driven lageröverskridande optimering: Realtidsanpassning mellan protokollager under dynamiska förhållanden. Ett ramverk för tillförlitlig 6G-nätverksintelligens: Säkerställande av att AI-beslut är förklarbara, rättvisa och robusta. Verifiering i verkliga miljöer: Testning via teleoperationstillämpningar med hjälp av simuleringar och fysiska testbäddar som till exempel Sionna, QuaDRiGa och avancerade 5G/6G-testbäddar kommer GEMINI att överbrygga centrala forskningsproblem inom 6G. Projektet stödjer aktivt utvecklingen av en doktorand genom regelbunden handledning, tillgång till avancerade resurser vid RISE och MIUN samt deltagande i seminarier, tvärvetenskapligt samarbete och forskningsspridning. Studenten kommer att få expertis inom AI, optimering och trådlös kommunikation samt utveckla viktiga professionella färdigheter som vetenskaplig kommunikation, anslagsansökningar, projektledning och etisk forskning. Detta förbereder studenten för betydande bidrag inom akademin och industrin. Genom att anpassa sig till initiativ som ITU:s IMT-2030, IEEE P1955 och ISO/IEC JTC 1/SC 42 - AI sätter GEMINI nya standarder för tillförlitliga och effektiva 6G-system, vilket möjliggör nya applikationer som fjärrstyrd medicinsk support, precisionsjordbruk och industriell automation.