論文の概要: The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10748v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 03:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 15:21:41.544661
• Title: The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge Intelligence
• Title（参考訳）: 感覚のインターネット: セマンティックコミュニケーションとエッジインテリジェンスによる構築
• Authors: Roghayeh Joda, Medhat Elsayed, Hatem Abou-zeid, Ramy Atawia, Akram Bin Sediq, Gary Boudreau, Melike Erol-Kantarci, Lajos Hanzo
• Abstract要約: インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。 我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.75406096878321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Internet of Senses (IoS) holds the promise of flawless telepresence-style communication for all human `receptors' and therefore blurs the difference of virtual and real environments. We commence by highlighting the compelling use cases empowered by the IoS and also the key network requirements. We then elaborate on how the emerging semantic communications and Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) paradigms along with 6G technologies may satisfy the requirements of IoS use cases. On one hand, semantic communications can be applied for extracting meaningful and significant information and hence efficiently exploit the resources and for harnessing a priori information at the receiver to satisfy IoS requirements. On the other hand, AI/ML facilitates frugal network resource management by making use of the enormous amount of data generated in IoS edge nodes and devices, as well as by optimizing the IoS performance via intelligent agents. However, the intelligent agents deployed at the edge are not completely aware of each others' decisions and the environments of each other, hence they operate in a partially rather than fully observable environment. Therefore, we present a case study of Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) for improving the User Equipment (UE) throughput and energy consumption, as they are imperative for IoS use cases, using Reinforcement Learning for astutely activating and deactivating the component carriers in carrier aggregation. Finally, we outline the challenges and open issues of IoS implementations and employing semantic communications, edge intelligence as well as learning under partial observability in the IoS context.
• Abstract（参考訳）: インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべての人間の「受容者」に対する完全なテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束しており、仮想環境と実環境の違いを曖昧にしている。 IoSと主要なネットワーク要件によって強化された魅力的なユースケースを強調します。 次に、新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムと6G技術が、IoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。 一方、意味のある重要な情報を抽出し、資源を効率的に活用し、IoS要求を満たすために受信側で事前情報を活用するために意味コミュニケーションを適用することができる。 一方、AI/MLは、IoSエッジノードやデバイスで生成される膨大な量のデータを利用し、インテリジェントエージェントを介してIoSのパフォーマンスを最適化することにより、フラガルネットワークリソース管理を容易にする。 しかしながら、エッジに展開されるインテリジェントエージェントは、お互いの決定と環境を完全に認識していないため、完全に観察可能な環境ではなく、部分的に運用されている。 そこで本稿では,IoS のユースケースに必須であるユーザ機器(UE)のスループットとエネルギー消費を改善するための部分観測可能なマルコフ決定プロセス (POMDP) のケーススタディを提案する。 最後に、IoS実装の課題とオープンな課題を概説し、セマンティックコミュニケーション、エッジインテリジェンス、およびIoSコンテキストにおける部分的可観測性に基づく学習を採用する。

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