論文の概要: Semantic and Effective Communication for Remote Control Tasks with Dynamic Feature Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05901v1
• Date: Sat, 14 Jan 2023 11:43:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 18:15:45.779116
• Title: Semantic and Effective Communication for Remote Control Tasks with Dynamic Feature Compression
• Title（参考訳）: 動的特徴圧縮を伴う遠隔制御課題に対する意味的・効果的なコミュニケーション
• Authors: Pietro Talli, Francesco Pase, Federico Chiariotti, Andrea Zanella, Michele Zorzi
• Abstract要約: ロボットの群れの調整と産業システムのリモート無線制御は、5Gおよびそれ以上のシステムの主要なユースケースである。 本研究では,タスクを制御するアクターに知覚データを伝達しなければならないプロトタイパルシステムについて考察する。 本稿では,量子化レベルを動的に適応させるために,アンサンブルベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を符号化し,深層強化学習(DRL)エージェントを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.36744348465991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The coordination of robotic swarms and the remote wireless control of industrial systems are among the major use cases for 5G and beyond systems: in these cases, the massive amounts of sensory information that needs to be shared over the wireless medium can overload even high-capacity connections. Consequently, solving the effective communication problem by optimizing the transmission strategy to discard irrelevant information can provide a significant advantage, but is often a very complex task. In this work, we consider a prototypal system in which an observer must communicate its sensory data to an actor controlling a task (e.g., a mobile robot in a factory). We then model it as a remote Partially Observable Markov Decision Process (POMDP), considering the effect of adopting semantic and effective communication-oriented solutions on the overall system performance. We split the communication problem by considering an ensemble Vector Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) encoding, and train a Deep Reinforcement Learning (DRL) agent to dynamically adapt the quantization level, considering both the current state of the environment and the memory of past messages. We tested the proposed approach on the well-known CartPole reference control problem, obtaining a significant performance increase over traditional approaches
• Abstract（参考訳）: ロボットアームの協調と産業システムのリモート無線制御は、5Gやそれ以上のシステムにおいて主要なユースケースである。 したがって、送信戦略を最適化して無関係な情報を捨てることによる効果的な通信問題を解決することは大きな利点であるが、しばしば非常に複雑な作業である。 本研究では,作業を制御するアクター(例えば工場内の移動ロボット)に,観察者が知覚データを伝達しなければならないプロトタイプシステムについて考察する。 次に、意味的および効果的なコミュニケーション指向のソリューションがシステム全体の性能に与える影響を考慮し、リモート部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)としてモデル化する。 我々は,アンサンブルベクトル量子化変分オートエンコーダ(vq-vae)符号化を考慮して通信問題を分割し,環境の現状と過去のメッセージの記憶の両方を考慮して,深層強化学習(drl)エージェントを動的に適応させるように訓練する。 提案手法をよく知られた双極子参照制御問題に適用し,従来の手法に比べて有意な性能向上を得た。

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