論文の概要: Large AI Model-Based Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03492v2
• Date: Sat, 3 Aug 2024 13:59:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 00:35:17.031742
• Title: Large AI Model-Based Semantic Communications
• Title（参考訳）: 大規模AIモデルに基づく意味コミュニケーション
• Authors: Feibo Jiang, Yubo Peng, Li Dong, Kezhi Wang, Kun Yang, Cunhua Pan, Xiaohu You,
• Abstract要約: 現在のセマンティックコミュニケーションシステムでは、知識ベース(KB)の構築はいくつかの問題に直面している。 本稿では、画像データ用に設計されたLAMベースのSCフレームワーク(LAM-SC)を提案し、まず、SAMベースのKB(SKB)を適用する。 そこで本研究では,SKBが生成する意味セグメントを人間の参加なしに評価し,意味認識画像として統合するための注意ベースセマンティック統合(ASI)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.73159237649128
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication (SC) is an emerging intelligent paradigm, offering solutions for various future applications like metaverse, mixed reality, and the Internet of Everything. However, in current SC systems, the construction of the knowledge base (KB) faces several issues, including limited knowledge representation, frequent knowledge updates, and insecure knowledge sharing. Fortunately, the development of the large AI model (LAM) provides new solutions to overcome the above issues. Here, we propose a LAM-based SC framework (LAM-SC) specifically designed for image data, where we first apply the segment anything model (SAM)-based KB (SKB) that can split the original image into different semantic segments by universal semantic knowledge. Then, we present an attention-based semantic integration (ASI) to weigh the semantic segments generated by SKB without human participation and integrate them as the semantic aware image. Additionally, we propose an adaptive semantic compression (ASC) encoding to remove redundant information in semantic features, thereby reducing communication overhead. Finally, through simulations, we demonstrate the effectiveness of the LAM-SC framework and the possibility of applying the LAM-based KB in future SC paradigms.
• Abstract（参考訳）: セマンティック・コミュニケーション(SC)は、メタバース、混合現実、インターネット・オブ・オールズといった様々な未来のアプリケーション向けのソリューションを提供する、新たなインテリジェント・パラダイムである。 しかし、現在のSCシステムでは、知識ベース(KB)の構築は、限られた知識表現、頻繁な知識更新、安全でない知識共有など、いくつかの問題に直面している。 幸いなことに、大きなAIモデル(LAM)の開発は、上記の問題を克服するための新しいソリューションを提供する。 本稿では、画像データに特化して設計されたLAMベースのSCフレームワーク(LAM-SC)を提案する。そこでは、まず、元のイメージを異なるセマンティックセグメントに分割できるSAMベースのKB(SKB)を適用する。 そこで本研究では,SKBが生成する意味セグメントを人間の参加なしに評価し,意味認識画像として統合するための注意ベースセマンティック統合(ASI)を提案する。 さらに,アダプティブ・セマンティック・圧縮(ASC)符号化により,意味的特徴の冗長な情報を除去し,通信オーバーヘッドを低減する。 最後に, LAM-SC フレームワークの有効性と今後の SC パラダイムに LAM-KB を適用する可能性を示す。

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