論文の概要: On-Air Deep Learning Integrated Semantic Inference Models for Enhanced Earth Observation Satellite Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15246v2
- Date: Fri, 1 Nov 2024 12:49:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 20:27:58.633698
- Title: On-Air Deep Learning Integrated Semantic Inference Models for Enhanced Earth Observation Satellite Networks
- Title（参考訳）: 地上観測衛星ネットワークのための航空深層学習統合意味推論モデル
- Authors: Hong-fu Chou, Vu Nguyen Ha, Prabhu Thiruvasagam, Thanh-Dung Le, Geoffrey Eappen, Ti Ti Nguyen, Luis M. Garces-Socarras, Jorge L. Gonzalez-Rios, Juan Carlos Merlano-Duncan, Symeon Chatzinotas,
- Abstract要約: 本稿では,地球観測衛星ネットワークにおける意味コミュニケーションの枠組みについて述べる。
認知的セマンティック処理と衛星間リンクを統合することにより、マルチスペクトル衛星画像の解析と伝送を強化する。
このエンドツーエンドアーキテクチャは、6Gをサポートする次世代衛星ネットワーク向けに調整されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.69148416385582
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Earth Observation (EO) systems play a crucial role in achieving Sustainable Development Goals by collecting and analyzing vital global data through satellite networks. These systems are essential for tasks like mapping, disaster monitoring, and resource management, but they face challenges in processing and transmitting large volumes of EO data, especially in specialized fields such as agriculture and real-time disaster response. Domain-adapted Large Language Models (LLMs) provide a promising solution by facilitating data fusion between extensive EO data and semantic EO data. By improving integration and interpretation of diverse datasets, LLMs address the challenges of processing specialized information in agriculture and disaster response applications. This fusion enhances the accuracy and relevance of transmitted data. This paper presents a framework for semantic communication in EO satellite networks, aimed at improving data transmission efficiency and overall system performance through cognitive processing techniques. The proposed system employs Discrete-Task-Oriented Source-Channel Coding (DT-JSCC) and Semantic Data Augmentation (SA) to focus on relevant information while minimizing communication overhead. By integrating cognitive semantic processing and inter-satellite links, the framework enhances the analysis and transmission of multispectral satellite imagery, improving object detection, pattern recognition, and real-time decision-making. The introduction of Cognitive Semantic Augmentation (CSA) allows satellites to process and transmit semantic information, boosting adaptability to changing environments and application needs. This end-to-end architecture is tailored for next-generation satellite networks, such as those supporting 6G, and demonstrates significant improvements in efficiency and accuracy.
- Abstract（参考訳）: 地球観測(EO)システムは、衛星ネットワークを通じて重要なグローバルデータを収集・分析することで持続可能な開発目標を達成する上で重要な役割を担っている。
これらのシステムは, マッピング, 災害監視, 資源管理といったタスクには不可欠だが, 農業や災害対応などの専門分野において, 大量のEOデータを処理, 送信する上で, 課題に直面している。
ドメイン適応型大規模言語モデル(LLM)は、広範なEOデータとセマンティックEOデータとのデータ融合を容易にすることで、有望なソリューションを提供する。
多様なデータセットの統合と解釈を改善することで、LLMは農業や災害対応アプリケーションで専門的な情報を処理するという課題に対処する。
この融合は送信されたデータの正確性と関連性を高める。
本稿では,EO衛星ネットワークにおけるセマンティック通信のためのフレームワークを提案する。
提案方式では,ディスクリート・タスク指向のソース・チャネル符号化 (DT-JSCC) とセマンティック・データ拡張 (SA) を用いて,通信オーバーヘッドを最小限に抑えながら関連情報に集中する。
認知的セマンティック処理と衛星間リンクを統合することにより、マルチスペクトル衛星画像の解析と伝送を強化し、オブジェクト検出、パターン認識、リアルタイム意思決定を改善する。
CSA(Cognitive Semantic Augmentation)の導入により、衛星はセマンティック情報を処理および送信することができ、環境やアプリケーションニーズの変化への適応性を高めることができる。
このエンドツーエンドアーキテクチャは、6Gをサポートする次世代衛星ネットワーク向けに調整されており、効率と精度が大幅に向上している。
関連論文リスト
- AI-Powered Augmented Reality for Satellite Assembly, Integration and Test [2.5069344340760713]
本稿では,欧州宇宙機関のESAプロジェクト「AI for AR in Satellite AIT」の技術的記述について述べる。
このプロジェクトは、リアルタイムコンピュータビジョンとARシステムを組み合わせて、衛星組み立て中の技術者を支援する。
すべてのAIモデルは70%以上の精度を示し、検出モデルは95%を超える精度で、高いレベルのパフォーマンスと信頼性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T17:44:52Z) - A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode [53.71516191515285]
衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。
本研究では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定するための重み付きユークリッド距離法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-29T06:57:45Z) - Earth System Data Cubes: Avenues for advancing Earth system research [4.408949931570938]
地球系データキューブ(ESDC)は、このデータの洪水をシンプルで堅牢なフォーマットに変換するのに適したソリューションの1つとして登場した。
ESDCは、データをテンポラリグリッドを備えた分析可能なフォーマットに整理することで、これを実現している。
新たなクラウドベースの技術に照らして、データの潜在能力を最大限に実現するための障壁がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-05T09:50:16Z) - Quanv4EO: Empowering Earth Observation by means of Quanvolutional Neural Networks [62.12107686529827]
本稿は、大量のリモートセンシングデータの処理において、量子コンピューティング技術を活用することへの大きなシフトを取り上げる。
提案したQuanv4EOモデルでは,多次元EOデータを前処理するための準進化法が導入された。
主要な知見は,提案モデルが画像分類の精度を維持するだけでなく,EOのユースケースの約5%の精度向上を図っていることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-24T09:11:34Z) - Leveraging Large Language Models for Integrated Satellite-Aerial-Terrestrial Networks: Recent Advances and Future Directions [47.791246017237]
統合衛星、航空、地上ネットワーク(ISATN)は多様な通信技術の洗練された収束を表現している。
本稿では,Large Language Models (LLM) を ISATN に統合するトランスフォーメーションの可能性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:23:43Z) - Multimodal Dataset from Harsh Sub-Terranean Environment with Aerosol
Particles for Frontier Exploration [55.41644538483948]
本稿では, エアロゾル粒子を用いた過酷で非構造的な地下環境からのマルチモーダルデータセットを提案する。
ロボットオペレーティング・システム(ROS)フォーマットのすべてのオンボードセンサーから、同期された生データ計測を含んでいる。
本研究の焦点は、時間的・空間的なデータの多様性を捉えることだけでなく、取得したデータに厳しい条件が及ぼす影響を示すことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-27T20:21:18Z) - Olive Branch Learning: A Topology-Aware Federated Learning Framework for
Space-Air-Ground Integrated Network [19.059950250921926]
SAGINの助けを借りてAIモデルをトレーニングすることは、高度に制約されたネットワークトポロジ、非効率なデータ転送、プライバシー問題といった課題に直面している。
まず,SAGINのための新しいトポロジ対応フェデレーション学習フレームワーク,すなわちOlive Branch Learning (OBL)を提案する。
我々はOBLフレームワークとCNASAアルゴリズムを拡張し、より複雑なマルチ軌道衛星ネットワークに適応する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T14:51:42Z) - A Data Cube of Big Satellite Image Time-Series for Agriculture
Monitoring [0.0]
共通農業政策(CAP)の近代化は、大規模かつ頻繁な農地の監視を必要とする。
我々は、光学式および合成開口レーダ(SAR)画像の多次元立方体への発見、前処理、インデックス化のための自動化、モジュール化、エンドツーエンドのフレームワークである農業監視データキューブ(ADC)を提案する。
また、ADC上に強力なツールセットを提供しており、i) 下流の機械学習タスクを配信するためのビッグデータの分析可能な特徴空間の生成、i) 監視に関連するサービスを通じての衛星画像時系列(SITS)分析のサポートを含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-16T15:26:23Z) - Artificial Intelligence for Satellite Communication: A Review [91.3755431537592]
この研究は、AI、その多様なサブフィールド、そして最先端のアルゴリズムの概要を提供する。
さまざまな衛星通信分野へのAIの適用は、ビームホッピング、アンチジャミング、ネットワークトラフィック予測、チャネルモデリング、テレメトリマイニング、電離圏シンチレーション検出、干渉管理、リモートセンシング、行動モデリング、スペースエアグラウンド統合、エネルギー管理など、優れた可能性を実証しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-25T13:01:16Z) - Integrating LEO Satellite and UAV Relaying via Reinforcement Learning
for Non-Terrestrial Networks [51.05735925326235]
低軌道軌道(LEO)衛星のメガコンステレーションは、低レイテンシで長距離通信を可能にする可能性がある。
軌道上の星座から選択されたLEO衛星を用いて、2つの遠距離地上端末間でパケットを転送する問題について検討する。
エンドツーエンドのデータレートを最大化するためには、衛星アソシエーションとHAPロケーションを最適化する必要がある。
本稿では, 深部強化学習(DRL)と新しい動作次元低減技術を用いてこの問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-26T05:39:27Z)
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。