論文の概要: Emergent communication for AR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07342v1
• Date: Sat, 12 Aug 2023 16:45:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 15:17:47.745540
• Title: Emergent communication for AR
• Title（参考訳）: ARのための創発的コミュニケーション
• Authors: Ruxiao Chen, Shuaishuai Guo
• Abstract要約: モバイル拡張現実(MAR)におけるコミュニケーションプロトコルを学習するための創発的意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 具体的には、修正されたルイス信号ゲームを通して2つのエージェントを訓練し、個別の通信プロトコルを自発的に生成する。 実験により、提案手法は従来のMARの物体認識よりも、見えない物体の一般化が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.867942569137059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile augmented reality (MAR) is widely acknowledged as one of the ubiquitous interfaces to the digital twin and Metaverse, demanding unparalleled levels of latency, computational power, and energy efficiency. The existing solutions for realizing MAR combine multiple technologies like edge, cloud computing, and fifth-generation (5G) networks. However, the inherent communication latency of visual data imposes apparent limitations on the quality of experience (QoE). To address the challenge, we propose an emergent semantic communication framework to learn the communication protocols in MAR. Specifically, we train two agents through a modified Lewis signaling game to emerge a discrete communication protocol spontaneously. Based on this protocol, two agents can communicate about the abstract idea of visual data through messages with extremely small data sizes in a noisy channel, which leads to message errors. To better simulate real-world scenarios, we incorporate channel uncertainty into our training process. Experiments have shown that the proposed scheme has better generalization on unseen objects than traditional object recognition used in MAR and can effectively enhance communication efficiency through the utilization of small-size messages.
• Abstract（参考訳）: モバイル拡張現実(MAR)はデジタルツインとメタバースのユビキタスインターフェースの1つとして広く認識されており、非並列レベルのレイテンシ、計算能力、エネルギー効率を必要とする。 marを実現する既存のソリューションは、エッジ、クラウドコンピューティング、第5世代(5g)ネットワークといった複数の技術を組み合わせている。 しかし、視覚データの固有の通信遅延は、qoe(quality of experience)に明らかな制限を課している。 そこで本研究では,MARにおける通信プロトコルを学習するための創発的セマンティック通信フレームワークを提案する。 具体的には,修正ルイスシグナリングゲームを通じて2つのエージェントを訓練し,個別の通信プロトコルを自発的に生成する。 このプロトコルに基づいて、2つのエージェントは、ノイズの多いチャネルで非常に小さなデータサイズでメッセージを通して視覚データの抽象的なアイデアを伝えることができ、メッセージエラーにつながる。 実世界のシナリオをより良くシミュレートするために、トレーニングプロセスにチャネルの不確実性を取り込む。 実験の結果,提案手法は,MARで使用される従来の物体認識よりも,見えない物体の一般化に優れており,小型メッセージの利用により通信効率を効果的に向上させることができることがわかった。

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