软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)是两个主要驱动力转变网络体系结构刚性和僵化的灵活和可编程。现在非常普遍使用的人工智能(AI)和边计算、知识的新概念定义网络(KDN)已经出现,这有可能解决新的挑战在当前的可编程网络通过提供移动计算边缘和边缘缓存功能和人工智能终端用户的距离。在人工智能和边缘计算集成网络,优势资源是由人工智能管理系统提供强大的计算处理和大规模数据采集本地在网络边缘。AI有助于获得高效的资源调度策略在复杂环境中异构资源和大量的设备,而会议的超低延迟和超高可靠性要求新颖的应用程序,如无人驾驶汽车、远程操作、智能运输系统、工业4.0、智能能源、e-health和AR /虚拟现实服务。通过集成人工智能计算技术进入KDN功能和优势,形成一个封闭的网络系统就可演化网络回路,由数据收集、学习,决定,和转发,这将最终完全洞察操作环境和能适应资源分配或以动态的方式编排。

尽管好处引入人工智能和计算驱动的边缘KDN,在这个新的范式仍面临许多挑战。例如,集成架构和框架并不明确确定。此外,相关的概念和协议不是很好。总之,人工智能和计算驱动的边缘KDN仍处于起步阶段,只有有限的研究成果已经应用人工智能和计算在KDN边缘。

这个特殊问题的目的是促进人工智能的技术之间的集成和边缘计算的基础上加快发展KDN SDN NFV。特刊还将现在和突出进展和最新的实现和应用领域的KDN,理论和实践前沿可以推进更深入地理解学术和工业的观点。最初的研究和评论文章是受欢迎的。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 人工智能的体系结构,边缘计算,和一些新兴技术
• 新概念,理论,和协议AI和边缘计算KDN启用
• 人工智能和边缘计算启用KDN在AR / VR,智能城市、物联网和卫星通信
• 边缘计算分布式基于ai的应用程序
• 人工智能任务调度和资源分配的计算
• 在基于ai KDN网络流量的预测和控制
• 基于ai KDN数据分析
• 边缘computing-based KDN智能资源管理
• 在KDN节能知识管理
• 先进的技术或者网络KDN范例
• 在KDN安全和隐私