論文の概要: Semantic Communications With AI Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14170v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 03:33:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-30 14:50:16.741081
- Title: Semantic Communications With AI Tasks
- Title(参考訳): AIタスクによる意味コミュニケーション
- Authors: Yang Yang, Caili Guo, Fangfang Liu, Chuanhong Liu, Lunan Sun, Qizheng
Sun, Jiujiu Chen
- Abstract要約: 本稿では,人工知能タスク(SC-AIT)を用いた意味コミュニケーション手法を提案する。
実験の結果、SC-AITは帯域幅の要求がはるかに低く、40%以上の分類精度を達成できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.631677914831533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A radical paradigm shift of wireless networks from ``connected things'' to
``connected intelligence'' undergoes, which coincides with the Shanno and
Weaver's envisions: Communications will transform from the technical level to
the semantic level. This article proposes a semantic communication method with
artificial intelligence tasks (SC-AIT). First, the architecture of SC-AIT is
elaborated. Then, based on the proposed architecture, we implement SC-AIT for a
image classifications task. A prototype of SC-AIT is also established for
surface defect detection, is conducted. Experimental results show that SC-AIT
has much lower bandwidth requirements, and can achieve more than $40\%$
classification accuracy gains compared with the communications at the technical
level. Future trends and key challenges for semantic communications are also
identified.
- Abstract(参考訳): 無線ネットワークの「接続するもの」から「接続されたインテリジェンス」への急進的なパラダイムシフトは、シャンノやウィーバーの構想と一致する。
本稿では,人工知能タスク(SC-AIT)を用いた意味コミュニケーション手法を提案する。
まずSC-AITのアーキテクチャを詳述する。
次に,提案するアーキテクチャに基づき,画像分類タスクにsc-aitを実装する。
表面欠陥検出のためのSC-AITの試作も行われている。
実験の結果,SC-AITは帯域幅の要求がはるかに低く,技術レベルでの通信に比べて40\%以上の分類精度が得られることがわかった。
セマンティックコミュニケーションの今後の動向と課題も明らかにされる。
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