論文の概要: Less Data, More Knowledge: Building Next Generation Semantic Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14343v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 19:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:19:28.142749
• Title: Less Data, More Knowledge: Building Next Generation Semantic Communication Networks
• Title（参考訳）: より少ないデータと知識:次世代セマンティック・コミュニケーション・ネットワークの構築
• Authors: Christina Chaccour, Walid Saad, Merouane Debbah, Zhu Han, H. Vincent Poor
• Abstract要約: 本稿では、スケーラブルなエンドツーエンドセマンティック通信ネットワークの最初の厳密なビジョンを示す。 まず、セマンティック・コミュニケーション・ネットワークの設計は、データ駆動型ネットワークから知識駆動型ネットワークへどのように移行する必要があるかについて議論する。 意味表現と言語を用いることで、従来の送信機と受信機が教師と見習いになることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 180.82142885410238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication is viewed as a revolutionary paradigm that can potentially transform how we design and operate wireless communication systems. However, despite a recent surge of research activities in this area, the research landscape remains limited. In this tutorial, we present the first rigorous vision of a scalable end-to-end semantic communication network that is founded on novel concepts from artificial intelligence (AI), causal reasoning, and communication theory. We first discuss how the design of semantic communication networks requires a move from data-driven networks towards knowledge-driven ones. Subsequently, we highlight the necessity of creating semantic representations of data that satisfy the key properties of minimalism, generalizability, and efficiency so as to do more with less. We then explain how those representations can form the basis a so-called semantic language. By using semantic representation and languages, we show that the traditional transmitter and receiver now become a teacher and apprentice. Then, we define the concept of reasoning by investigating the fundamentals of causal representation learning and their role in designing semantic communication networks. We demonstrate that reasoning faculties are majorly characterized by the ability to capture causal and associational relationships in datastreams. For such reasoning-driven networks, we propose novel and essential semantic communication metrics that include new "reasoning capacity" measures that could go beyond Shannon's bound to capture the convergence of computing and communication. Finally, we explain how semantic communications can be scaled to large-scale networks (6G and beyond). In a nutshell, we expect this tutorial to provide a comprehensive reference on how to properly build, analyze, and deploy future semantic communication networks.
• Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションは、ワイヤレス通信システムの設計と運用方法を変える可能性を秘めている革命的パラダイムと見なされている。 しかし、近年の研究活動が急増しているにもかかわらず、研究現場は限られている。 本稿では,人工知能(AI)や因果推論,コミュニケーション理論といった新しい概念に基づいて構築された,スケーラブルなエンドツーエンドのセマンティックコミュニケーションネットワークの最初の厳密なビジョンを示す。 まず,セマンティック・コミュニケーション・ネットワークの設計において,データ駆動型ネットワークから知識駆動ネットワークへの移行がいかに必要かについて議論する。 次に、最小主義、一般化可能性、効率性のキー特性を満たすデータの意味表現を作成することの必要性を強調し、より少ない処理で行う。 次に、これらの表現が、いわゆるセマンティック言語の基礎を形成する方法について説明する。 意味表現と言語を用いて,従来の送信機と受信機が教師と見習いになることを示す。 そこで我々は,因果表現学習の基礎とその意味的コミュニケーションネットワーク設計における役割を解明し,推論の概念を定義した。 推論能力は,データストリームにおける因果関係や関連関係を捉える能力によって特徴付けられる。 このような推論駆動型ネットワークでは、シャノンの限界を超えて計算と通信の収束を捉えることのできる新しい「推論能力」を含む、新しく不可欠なセマンティック通信メトリクスを提案する。 最後に,大規模ネットワーク (6g以降) への意味コミュニケーションのスケールアップについて述べる。 簡単に言うと、このチュートリアルは将来のセマンティックコミュニケーションネットワークを適切に構築、分析、デプロイする方法に関する包括的なリファレンスを提供することを期待している。

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