Caching Edge e Allocazione delle Risorse Basati su DQN per Slice VR 6G

Un nuovo framework per reti 6G O-RAN utilizza l'apprendimento Deep Q-Network (DQN) per ottimizzare il caching edge e l'allocazione dinamica delle risorse attraverso più slice di rete. Il sistema mira a una latenza ultra-bassa e un'elevata larghezza di banda per i servizi di Realtà Virtuale (VR), affrontando le esigenze di qualità del servizio delle slice eMBB, URLLC e delle emergenti MBRLLC. Agenti DRL integrati nel piano di controllo della rete consentono la distribuzione proattiva dei contenuti e l'allocazione in tempo reale delle risorse computazionali. Le simulazioni mostrano che l'approccio basato su DQN riduce costantemente la latenza e migliora il throughput rispetto ai metodi tradizionali, potenziando il supporto per applicazioni VR immersive.