論文の概要: Generative AI Meets Semantic Communication: Evolution and Revolution of Communication Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06803v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 09:56:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 10:13:42.941022
• Title: Generative AI Meets Semantic Communication: Evolution and Revolution of Communication Tasks
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIとセマンティックコミュニケーション:コミュニケーションタスクの進化と革命
• Authors: Eleonora Grassucci, Jihong Park, Sergio Barbarossa, Seong-Lyun Kim, Jinho Choi, Danilo Comminiello
• Abstract要約: セマンティックコミュニケーションにおける深層生成モデルの統一的な視点を示す。 我々は、将来のコミュニケーションフレームワークにおける彼らの革命的な役割を明らかにし、新しいアプリケーションやタスクを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.64537121421164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While deep generative models are showing exciting abilities in computer vision and natural language processing, their adoption in communication frameworks is still far underestimated. These methods are demonstrated to evolve solutions to classic communication problems such as denoising, restoration, or compression. Nevertheless, generative models can unveil their real potential in semantic communication frameworks, in which the receiver is not asked to recover the sequence of bits used to encode the transmitted (semantic) message, but only to regenerate content that is semantically consistent with the transmitted message. Disclosing generative models capabilities in semantic communication paves the way for a paradigm shift with respect to conventional communication systems, which has great potential to reduce the amount of data traffic and offers a revolutionary versatility to novel tasks and applications that were not even conceivable a few years ago. In this paper, we present a unified perspective of deep generative models in semantic communication and we unveil their revolutionary role in future communication frameworks, enabling emerging applications and tasks. Finally, we analyze the challenges and opportunities to face to develop generative models specifically tailored for communication systems.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルはコンピュータビジョンと自然言語処理においてエキサイティングな能力を示しているが、通信フレームワークへの採用はいまだに過小評価されている。 これらの手法は、デノイジング、復元、圧縮といった古典的な通信問題の解を進化させることが示されている。 それでも、生成モデルは、送信された(意味のある)メッセージのエンコードに使用されるビットのシーケンスをレシーバに要求せず、送信されたメッセージと意味的に整合したコンテンツのみを再生する、セマンティック通信フレームワークにおいて、その真の可能性を明らかにすることができる。 セマンティックコミュニケーションにおける生成モデル機能の開示は、従来の通信システムに対するパラダイムシフトの道を開くものであり、これはデータトラフィックの量を削減し、数年前には考えられなかった新しいタスクやアプリケーションに対する革命的な汎用性を提供する。 本稿では,セマンティックコミュニケーションにおけるディープジェネレーティブモデルの統一的な視点を示し,今後のコミュニケーションフレームワークにおけるその革命的役割を明らかにし,新たなアプリケーションやタスクを実現する。 最後に,コミュニケーションシステムに適した生成モデルを開発する上で直面する課題と機会を分析する。

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