論文の概要: Agent-driven Generative Semantic Communication for Remote Surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06997v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 13:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 14:31:02.988667
• Title: Agent-driven Generative Semantic Communication for Remote Surveillance
• Title（参考訳）: リモートサーベイランスのためのエージェント駆動型生成セマンティック通信
• Authors: Wanting Yang, Zehui Xiong, Yanli Yuan, Wenchao Jiang, Tony Q. S. Quek, Merouane Debbah,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習に基づくエージェント駆動型ジェネリックセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 本研究では,知識に基づくソフトアクター批判アルゴリズムを利用したエージェント支援セマンティックエンコーダを提案する。 また,2つのモジュールからなる予測および生成機能を備えたセマンティックデコーダを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.335922373309074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of 6G, featuring compelling visions of intelligent transportation system, digital twins, remote surveillance is poised to become a ubiquitous practice. The substantial data volume and frequent updates present challenges in wireless networks. To address this, we propose a novel agent-driven generative semantic communication (A-GSC) framework based on reinforcement learning. In contrast to the existing research on semantic communication (SemCom), which mainly focuses on semantic compression or semantic sampling, we seamlessly cascade both together by jointly considering the intrinsic attributes of source information and the contextual information regarding the task. Notably, the introduction of the generative artificial intelligence (GAI) enables the independent design of semantic encoders and decoders. In this work, we develop an agent-assisted semantic encoder leveraging the knowledge based soft actor-critic algorithm, which can track the semantic changes, channel condition, and sampling intervals, so as to perform adaptive semantic sampling. Accordingly, we design a semantic decoder with both predictive and generative capabilities, which consists of two tailored modules. Moreover, the effectiveness of the designed models has been verified based on the dataset generated from CDNet2014, and the performance gain of the overall A-GSC framework in both energy saving and reconstruction accuracy have been demonstrated.
• Abstract（参考訳）: 6Gの時代は、インテリジェントな交通システム、デジタル双生児といった魅力的なビジョンを特徴とする遠隔監視が、ユビキタスなプラクティスになりつつある。 大量のデータ量と頻繁な更新は、無線ネットワークにおける課題である。 そこで本研究では,強化学習に基づくエージェント駆動型生成セマンティックコミュニケーション(A-GSC)フレームワークを提案する。 セマンティック・コミュニケーション(SemCom)を主眼とする既存のセマンティック・コミュニケーション(SemCom)研究とは対照的に,ソース情報の固有属性とタスクに関するコンテキスト情報とを共同で検討することで,両者をシームレスにカスケードする。 特に、生成人工知能(GAI)の導入により、セマンティックエンコーダとデコーダの独立設計が可能になる。 本研究では,知識に基づくソフトアクター・クリティカル・アルゴリズムを利用したエージェント支援型セマンティック・エンコーダを開発し,セマンティックなセマンティック・サンプリングを行う。 そこで我々は,2つのモジュールからなる予測および生成機能を備えたセマンティックデコーダを設計する。 さらに、CDNet2014から生成されたデータセットに基づいて、設計モデルの有効性を検証し、省エネと再構築の精度の両方において、全体的なA-GSCフレームワークの性能向上を実証した。

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