Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semantic Communications With AI Tasks

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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