Generative Artificial Intelligence for Network

**Generative Artificial Intelligence for Network Protocol Design**:

- Réf **ABG-123782**
- Sujet de Thèse- 10/05/2024- Contrat doctoral- Université Sorbonne Paris Nord- Lieu de travail- Villetaneuse - Ile-de-France - France- Intitulé du sujet- Generative Artificial Intelligence for Network Protocol Design- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Mots clés- Network architecture, protocol design, machine learning, artificial intelligence**Description du sujet**:- A case study is the design of new network protocols for 6G. The current 5G network architecture defined the concept of slicing as a virtual logical network overlaying a physical network infrastructure. Different slices are supposed to serve network traffic having different characteristics. However, network protocols used for carrying user data within a slice are always Transmission Control Protocol / Internet Protocol (TCP/IP) which is not always optimized for all traffic patterns. It is expected that ML/AI can select the best composition of existing protocols or even generate new protocols optimized for a given slice.-
The second challenge is to design a suitable ML/AI framework for network protocol design based on network functionality composition. ML/AI has been very well developed for image generation or text generation. A new character in a science fiction movie can be created by combining the eyes, nose, mouth, hair, etc. following some design criteria. Chat-GPT can generate pertinent text to answer
- questions prompted by users. In this PhD thesis, it is expected that a ML/AI model can be found in the way that it fits into the area of networking. Network functionalities can be composed to build a network protocol. Protocols can be composed to build a protocol stack. Network entities with integrated protocol stack can be generated and composed to build a network architecture.The main expected outcome of the PhD thesis is an ML/AI engine which is capable of reasoning and generating pertinent composition of elementary mechanisms for a network protocol design. The resulting protocol or protocol stack may be an existing one or a completely new one. There is no limitation on the context or the use case. The above-mentioned case study is only an example. The proposed method should be evaluated by simulation using a network simulator such as NS3 or OMNeT++. The connection between AI/ML engine and network simulator is possible [3]. A proof-of-concept based on Linux is not mandatory but definitely encouraged if time permits.

References:

- [1] Jianping Pan, Lin Cai, Shen Yan and Xuemin Shen, “_Network for AI and AI for Network: Challenges and Opportunities for Learning-Oriented Networks_”, IEEE Network, November 2021.- [2] Yudong Huang, Minrui Xu, Xinyuan Zhang, Dusit Niyato, Zehui Xiong, Shuo Wang and Tao Huang, “_AI-Generated Network Design: A Diffusion Model-based Learning Approach_”, IEEE Network, October 2023.[3] Hao Yin, Pengyu Liu, Keshu Liu, Liu Cao, Lytianyang Zhang, Yayu Gao and Xiaojun Hei, “_ns3-ai: Fostering Artificial Intelligence Algorithms for Networking Research_”, Workshop on NS-3 (WNS3), Maryland, USA, June 2020.

**Prise de fonction**:

- 02/09/2024**Nature du financement**:

- Contrat doctoral**Précisions sur le financement**:

- Bourse de thèse de l'école doctorale Galilée**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université Sorbonne Paris NordSituée au nord de Paris, l’université Sorbonne Paris Nord est un établissement pluridisciplinaire comptant 23 000 étudiant-e-s répartis sur plusieurs campus. En collaboration avec le CNRS, elle joue un rôle clé dans le développement du « Grand Paris Académique », et doit ses partenariats avec la région Île-de-France, Plaine Commune Grand Paris et l’EPA Plaine de France à ses partenariats académiques (en particulier dans le cadre de l’Initiative d’Excellence ASPC dont fait partie l’université de Paris), tout en étant un membre fondateur, avec le CNRS, de la Maison des Sciences de l’Homme et du campus Condorcet, le centre de recherche en sciences humaines et sociales de Paris. L’université Sorbonne Paris Nord est un centre majeur d’excellence en recherche grâce à ses 29 laboratoires, sa fédération de recherche et ses partenaires institutionnels (CNRS, Inserm, EHESS). Ses accomplissements en termes de projets d’appel à l’initiative d’excellence (Labex, Equipex) et le niveau de ses laboratoires rendent possible le développement de réseaux inter-disciplinaires, aux niveaux international et national.

Le L2TI est une unité de recherche créée par l’université Paris 13 en 1998. Le positionnement thématique du L2TI se situe dans le domaine des STIC (Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication). Plus spécifiquement, nous menons nos travaux de recherche dans deux domaines thématiques : « l’analyse et le traitement d’information visuelle » et « réseaux informatiques ». Le