論文の概要: Rethinking Multi-User Semantic Communications with Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09866v1
• Date: Thu, 16 May 2024 07:43:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:01:20.830292
• Title: Rethinking Multi-User Semantic Communications with Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深層生成モデルを用いた多ユーザセマンティックコミュニケーションの再考
• Authors: Eleonora Grassucci, Jinho Choi, Jihong Park, Riccardo F. Gramaccioni, Giordano Cicchetti, Danilo Comminiello,
• Abstract要約: マルチユーザシナリオに適した新しい生成セマンティック・コミュニケーション・フレームワークを開発した。 この革新的な視点の下では、OFDMAシステムは情報の最大の部分を送信することを意図してはならない。 実験により,新しい拡散モデルの有効性と提案フレームワークの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.745379375963157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, novel communication strategies have emerged to face the challenges that the increased number of connected devices and the higher quality of transmitted information are posing. Among them, semantic communication obtained promising results especially when combined with state-of-the-art deep generative models, such as large language or diffusion models, able to regenerate content from extremely compressed semantic information. However, most of these approaches focus on single-user scenarios processing the received content at the receiver on top of conventional communication systems. In this paper, we propose to go beyond these methods by developing a novel generative semantic communication framework tailored for multi-user scenarios. This system assigns the channel to users knowing that the lost information can be filled in with a diffusion model at the receivers. Under this innovative perspective, OFDMA systems should not aim to transmit the largest part of information, but solely the bits necessary to the generative model to semantically regenerate the missing ones. The thorough experimental evaluation shows the capabilities of the novel diffusion model and the effectiveness of the proposed framework, leading towards a GenAI-based next generation of communications.
• Abstract（参考訳）: 近年,コネクテッドデバイスの増加や送信情報の質向上といった課題に直面する新たなコミュニケーション戦略が出現している。 特に,大規模言語や拡散モデルといった最先端の深層生成モデルと組み合わせることで,高度に圧縮されたセマンティック情報からコンテンツを再生することが可能になった。 しかし,これらの手法のほとんどは,受信側で受信したコンテンツを従来の通信システム上で処理する単一ユーザシナリオに重点を置いている。 本稿では,マルチユーザシナリオに適した新しい生成セマンティック・コミュニケーション・フレームワークを開発することで,これらの手法を克服することを提案する。 本システムは,紛失した情報を受信側で拡散モデルで満たせることを知って,チャネルをユーザに割り当てる。 この革新的な視点の下では、OFDMAシステムは情報の大部分を送信することではなく、欠落した情報を意味的に再生する生成モデルに必要なビットだけを目的とすべきである。 実験により,新しい拡散モデルの有効性と提案手法の有効性が示され,GenAIをベースとした次世代通信に繋がった。

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