論文の概要: Towards Semantic Communication Protocols for 6G: From Protocol Learning
to Language-Oriented Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09506v1
- Date: Sat, 14 Oct 2023 06:28:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 20:04:47.622116
- Title: Towards Semantic Communication Protocols for 6G: From Protocol Learning
to Language-Oriented Approaches
- Title（参考訳）: 6Gのセマンティック通信プロトコルに向けて:プロトコル学習から言語指向アプローチへ
- Authors: Jihong Park, Seung-Woo Ko, Jinho Choi, Seong-Lyun Kim, Mehdi Bennis
- Abstract要約: 6Gシステムは、幅広い非定常タスクに対処することが期待されている。これは、静的で事前定義された従来のメディアアクセス制御(MAC)プロトコルに課題をもたらす。
データ駆動MACプロトコルが最近登場し、特定のタスクのためにシグナリングメッセージをカスタマイズする機能を提供する。
本稿では、これらのデータ駆動MACプロトコルを、3つのレベルに分類する:レベル1 MAC。レベル2 MAC。レベル2 MAC。レベル1 MAC出力を明示的なシンボルに変換することによって開発されたニューラルネットワーク指向のシンボルプロトコル、レベル3 MAC。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.6632432485476
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The forthcoming 6G systems are expected to address a wide range of
non-stationary tasks. This poses challenges to traditional medium access
control (MAC) protocols that are static and predefined. In response,
data-driven MAC protocols have recently emerged, offering ability to tailor
their signaling messages for specific tasks. This article presents a novel
categorization of these data-driven MAC protocols into three levels: Level 1
MAC. task-oriented neural protocols constructed using multi-agent deep
reinforcement learning (MADRL); Level 2 MAC. neural network-oriented symbolic
protocols developed by converting Level 1 MAC outputs into explicit symbols;
and Level 3 MAC. language-oriented semantic protocols harnessing large language
models (LLMs) and generative models. With this categorization, we aim to
explore the opportunities and challenges of each level by delving into their
foundational techniques. Drawing from information theory and associated
principles as well as selected case studies, this study provides insights into
the trajectory of data-driven MAC protocols and sheds light on future research
directions.
- Abstract（参考訳）: 近く登場する6Gシステムは、幅広い非定常タスクに対処する予定である。
これは、静的で事前定義された従来のメディアアクセス制御(MAC)プロトコルに課題をもたらす。
応答として、データ駆動MACプロトコルが最近登場し、特定のタスクのためにシグナリングメッセージをカスタマイズする機能を提供する。
本稿では、これらのデータ駆動MACプロトコルを3つのレベルに分類する。
マルチエージェント深層強化学習(madrl)を用いたタスク指向ニューラルプロトコルの構築 : レベル2 mac
レベル1のmac出力を明示的なシンボルに変換し、レベル3のmacに変換するニューラルネットワーク指向のシンボリックプロトコル。
大規模言語モデル(llm)と生成モデルを利用した言語指向意味プロトコル。
この分類により,我々は,各レベルの機会と課題を基礎的手法に掘り下げて探究することを目指している。
本研究は,情報理論と関連する原則,および選択された事例研究から,データ駆動MACプロトコルの軌道に関する知見を提供し,今後の研究方向性に光を当てる。
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