論文の概要: Semantic Communication Enabling Robust Edge Intelligence for Time-Critical IoT Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13787v2
• Date: Mon, 28 Nov 2022 15:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 14:16:20.107240
• Title: Semantic Communication Enabling Robust Edge Intelligence for Time-Critical IoT Applications
• Title（参考訳）: 時間臨界IoTアプリケーションのためのロバストエッジインテリジェンスを実現するセマンティック通信
• Authors: Andrea Cavagna, Nan Li, Alexandros Iosifidis, Qi Zhang
• Abstract要約: 本稿では、時間クリティカルなIoTアプリケーションのためのセマンティック通信を用いて、堅牢なエッジインテリジェンスを設計することを目的とする。 本稿では,画像DCT係数が推定精度に与える影響を解析し,オフロードのためのチャネル非依存の有効性符号化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.05763097471487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to design robust Edge Intelligence using semantic communication for time-critical IoT applications. We systematically analyze the effect of image DCT coefficients on inference accuracy and propose the channel-agnostic effectiveness encoding for offloading by transmitting the most meaningful task data first. This scheme can well utilize all available communication resource and strike a balance between transmission latency and inference accuracy. Then, we design an effectiveness decoding by implementing a novel image augmentation process for convolutional neural network (CNN) training, through which an original CNN model is transformed into a Robust CNN model. We use the proposed training method to generate Robust MobileNet-v2 and Robust ResNet-50. The proposed Edge Intelligence framework consists of the proposed effectiveness encoding and effectiveness decoding. The experimental results show that the effectiveness decoding using the Robust CNN models perform consistently better under various image distortions caused by channel errors or limited communication resource. The proposed Edge Intelligence framework using semantic communication significantly outperforms the conventional approach under latency and data rate constraints, in particular, under ultra stringent deadlines and low data rate.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、時間クリティカルなIoTアプリケーションのためのセマンティック通信を用いて、堅牢なエッジインテリジェンスを設計することを目的とする。 画像DCT係数が推定精度に与える影響を系統的に解析し、まず最も有意義なタスクデータを送信し、オフロードのためのチャネル非依存の有効性符号化を提案する。 このスキームは利用可能な全ての通信リソースをうまく活用し、伝送遅延と推論精度のバランスを取ることができる。 次に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)トレーニングのための新しい画像拡張プロセスを実装し、元のCNNモデルをロバストCNNモデルに変換することにより、有効デコーディングを設計する。 提案手法を用いて,Robust MobileNet-v2 と Robust ResNet-50 を生成する。 提案するエッジインテリジェンスフレームワークは,提案する有効性エンコーディングと有効性復号で構成される。 実験の結果,ロバストなcnnモデルを用いたデコードの有効性は,チャネルエラーや通信資源の制限による様々な画像歪みに対して一貫して向上することがわかった。 セマンティクス通信を用いたエッジインテリジェンスフレームワークは、レイテンシとデータレートの制約、特に超厳密な期限と低いデータレート下での従来のアプローチを大きく上回っている。

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