論文の概要: Effective Communication with Dynamic Feature Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16236v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 15:35:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 14:16:15.927471
• Title: Effective Communication with Dynamic Feature Compression
• Title（参考訳）: 動的特徴圧縮による効果的なコミュニケーション
• Authors: Pietro Talli, Francesco Pase, Federico Chiariotti, Andrea Zanella, and Michele Zorzi
• Abstract要約: 本研究では,タスクを制御するロボットに対して,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パルシステムについて検討する。 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。 我々は、よく知られたCartPole参照制御問題に対して提案手法を検証し、大幅な性能向上を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.150266946722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The remote wireless control of industrial systems is one of the major use cases for 5G and beyond systems: in these cases, the massive amounts of sensory information that need to be shared over the wireless medium may 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 a robot 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）: 産業用システムのリモートワイヤレス制御は、5gおよびbeyondシステムの主要なユースケースの1つだ。これらのケースでは、無線媒体上で共有する必要がある大量のセンサー情報が、高容量接続をオーバーロードする可能性がある。 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,作業を制御するロボット(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CartPole参照制御問題に適用し,従来の手法に比べて大幅な性能向上を実現した。

関連論文リスト

• Communication-Control Codesign for Large-Scale Wireless Networked Control Systems [80.30532872347668]
  無線ネットワーク制御システム(Wireless Networked Control Systems, WNCS)は、ドローン群や自律ロボットなどのアプリケーションにおいて柔軟な制御を可能にする産業用4.0に必須である。 本稿では,マルチ状態マルコフブロックフェーディングチャネル上で限られた無線リソースを共有するセンサやアクチュエータを用いて,複数の制御ループ間の相関ダイナミクスを捕捉する実用的WNCSモデルを提案する。 本研究では,ハイブリッドな動作空間を効率的に処理し,通信制御の相関関係を捉え,疎域変数や浮動小数点制御の入力に拘わらず堅牢なトレーニングを確実にするDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T06:28:21Z)
• Semantic Communication for Cooperative Perception using HARQ [51.148203799109304]
  我々は重要セマンティック情報を抽出するために重要地図を活用し、協調的な知覚セマンティックコミュニケーションフレームワークを導入する。 周波数分割多重化(OFDM)とチャネル推定と等化戦略を併用して,時間変化によるマルチパスフェーディングによる課題に対処する。 我々は,ハイブリッド自動繰り返し要求(HARQ)の精神において,我々の意味コミュニケーションフレームワークと統合された新しい意味エラー検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T08:53:26Z)
• Push- and Pull-based Effective Communication in Cyber-Physical Systems [15.079887992932692]
  我々は,CPSにおけるプッシュ・アンド・プル・コミュニケーションの分析モデルを提案し,そのポリシーの最適性はサイバー価値情報(VoI)の状態と一致していることを確認した。 我々の結果は、より良い最適ソリューションを提供するにもかかわらず、実装可能なプッシュベースの通信戦略は比較的単純なシナリオでも性能が劣る可能性があることも強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T10:06:17Z)
• Causal Semantic Communication for Digital Twins: A Generalizable Imitation Learning Approach [74.25870052841226]
  デジタルツイン(DT)は、物理世界の仮想表現と通信(例えば6G)、コンピュータ、人工知能(AI)技術を活用して、多くの接続されたインテリジェンスサービスを実現する。 無線システムは、厳密な通信制約下での情報意思決定を容易にするために意味コミュニケーション(SC)のパラダイムを利用することができる。 DTベースの無線システムでは,因果意味通信(CSC)と呼ばれる新しいフレームワークが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T00:15:00Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning for Pragmatic Communication and Control [40.11766545693947]
  本稿では,目標指向通信とネットワーク制御を組み合わせた統合設計を単一最適化モデルとして提案する。 通信システムと制御システムの合同訓練は、全体的な性能を著しく向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T08:30:24Z)
• Semantic and Effective Communication for Remote Control Tasks with Dynamic Feature Compression [23.36744348465991]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T11:43:56Z)
• Deep Learning for Wireless Networked Systems: a joint Estimation-Control-Scheduling Approach [47.29474858956844]
  ワイヤレスネットワーク制御システム(Wireless Networked Control System, WNCS)は、無線通信を介してセンサ、コントローラ、アクチュエータを接続する技術であり、産業用 4.0 時代において、高度にスケーラブルで低コストな制御システムの展開を可能にする技術である。 WNCSにおける制御と通信の密接な相互作用にもかかわらず、既存のほとんどの研究は分離設計アプローチを採用している。 モデルフリーデータとモデルベースデータの両方を利用する制御と最適化のための,DRLに基づく新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T01:29:40Z)
• Task-Oriented Sensing, Computation, and Communication Integration for Multi-Device Edge AI [108.08079323459822]
  本稿では,AIモデルの分割推論と統合センシング通信(ISAC)を併用した,新しいマルチインテリジェントエッジ人工レイテンシ(AI)システムについて検討する。 推定精度は近似的だが抽出可能な計量、すなわち判別利得を用いて測定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-03T06:57:07Z)
• Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized Communication and Resources [98.18365881575805]
  協調学習技術のパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は研究の注目を集めている。 無線システム上での高速応答および高精度FLスキームの検証が重要である。 提案する通信効率のよいフェデレーション学習フレームワークは,強い線形速度で収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T13:25:57Z)
• Deep reinforcement learning of event-triggered communication and control for multi-agent cooperative transport [9.891241465396098]
  協調輸送のためのコミュニケーション・制御戦略の設計問題に対処する多エージェント強化学習手法を検討する。 我々のフレームワークはイベントトリガーアーキテクチャ、すなわち通信入力を演算するフィードバックコントローラと、入力を再更新する必要があるタイミングを決定するトリガー機構を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T01:16:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。