論文の概要: Explainable AI for Enhancing Efficiency of DL-based Channel Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07009v1
- Date: Tue, 9 Jul 2024 16:24:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 17:17:48.538306
- Title: Explainable AI for Enhancing Efficiency of DL-based Channel Estimation
- Title（参考訳）: DLに基づくチャネル推定の効率向上のための説明可能なAI
- Authors: Abdul Karim Gizzini, Yahia Medjahdi, Ali J. Ghandour, Laurent Clavier,
- Abstract要約: 人工知能に基づく意思決定のサポートは、将来の6Gネットワークの重要な要素である。
このようなアプリケーションでは、ブラックボックスモデルとしてAIを使用するのは危険で難しい。
本稿では,無線通信におけるチャネル推定を目的とした新しいXAI-CHESTフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0136215038345013
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The support of artificial intelligence (AI) based decision-making is a key element in future 6G networks, where the concept of native AI will be introduced. Moreover, AI is widely employed in different critical applications such as autonomous driving and medical diagnosis. In such applications, using AI as black-box models is risky and challenging. Hence, it is crucial to understand and trust the decisions taken by these models. Tackling this issue can be achieved by developing explainable AI (XAI) schemes that aim to explain the logic behind the black-box model behavior, and thus, ensure its efficient and safe deployment. Recently, we proposed a novel perturbation-based XAI-CHEST framework that is oriented toward channel estimation in wireless communications. The core idea of the XAI-CHEST framework is to identify the relevant model inputs by inducing high noise on the irrelevant ones. This manuscript provides the detailed theoretical foundations of the XAI-CHEST framework. In particular, we derive the analytical expressions of the XAI-CHEST loss functions and the noise threshold fine-tuning optimization problem. Hence the designed XAI-CHEST delivers a smart input feature selection methodology that can further improve the overall performance while optimizing the architecture of the employed model. Simulation results show that the XAI-CHEST framework provides valid interpretations, where it offers an improved bit error rate performance while reducing the required computational complexity in comparison to the classical DL-based channel estimation.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ベースの意思決定のサポートは、将来の6Gネットワークにおいて重要な要素であり、そこではネイティブAIの概念が導入される。
さらに、AIは自律運転や医療診断など、さまざまな重要な応用に広く採用されている。
このようなアプリケーションでは、ブラックボックスモデルとしてAIを使用するのは危険で難しい。
したがって、これらのモデルによってなされる決定を理解し、信頼することが不可欠である。
この問題に取り組むには、ブラックボックスモデルの振る舞いの背後にあるロジックを説明するための説明可能なAI(XAI)スキームを開発して、その効率的かつ安全なデプロイメントを保証する必要がある。
近年,無線通信におけるチャネル推定を指向した新しい摂動型XAI-CHESTフレームワークを提案する。
XAI-CHESTフレームワークの中核となる考え方は、関係のないものに対して高いノイズを発生させることで、関連するモデルの入力を特定することである。
この写本はXAI-CHESTフレームワークの詳細な理論的基礎を提供する。
特に、XAI-CHEST損失関数の解析式とノイズ閾値微調整最適化問題を導出する。
したがって、設計されたXAI-CHESTは、採用モデルのアーキテクチャを最適化しながら、全体的なパフォーマンスをさらに向上させる、スマートな入力特徴選択手法を提供する。
シミュレーションの結果,XAI-CHEST フレームワークは,従来の DL を用いたチャネル推定と比較した場合の計算複雑性を低減しつつ,ビット誤り率性能の向上を図っている。
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