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/2409.15246v3
- 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 20:27:58.629690
- 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: ドメイン適応型大規模言語モデル(LLM)は、生および処理されたEOデータの統合を可能にするソリューションを提供する。
本研究は,高度EOシステムにおける意味推論と深層学習の徹底的な検討を行う。
データ伝送効率を向上させるために設計された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革新的なアーキテクチャを提供する。
- 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 are crucial for cartography, disaster surveillance, and resource administration. Nonetheless, they encounter considerable obstacles in the processing and transmission of extensive data, especially in specialized domains such as precision agriculture and real-time disaster response. Earth observation satellites, outfitted with remote sensing technology, gather data from onboard sensors and IoT-enabled terrestrial objects, delivering important information remotely. Domain-adapted Large Language Models (LLMs) provide a solution by enabling the integration of raw and processed EO data. Through domain adaptation, LLMs improve the assimilation and analysis of many data sources, tackling the intricacies of specialized datasets in agriculture and disaster response. This data synthesis, directed by LLMs, enhances the precision and pertinence of conveyed information. This study provides a thorough examination of using semantic inference and deep learning for sophisticated EO systems. It presents an innovative architecture for semantic communication in EO satellite networks, designed to improve data transmission efficiency using semantic processing methodologies. Recent advancements in onboard processing technologies enable dependable, adaptable, and energy-efficient data management in orbit. These improvements guarantee reliable performance in adverse space circumstances using radiation-hardened and reconfigurable technology. Collectively, these advancements enable next-generation satellite missions with improved processing capabilities, crucial for operational flexibility and real-time decision-making in 6G satellite communication.
- Abstract（参考訳）: 地球観測(EO)システムは、地図作成、災害監視、資源管理に不可欠である。
それにもかかわらず、特に精密農業やリアルタイム災害対応といった専門分野において、広範なデータの処理や伝達にかなりの障害に直面している。
リモートセンシング技術を備えた地球観測衛星は、オンボードセンサーやIoT対応の地上オブジェクトからデータを収集し、リモートで重要な情報を提供する。
ドメイン適応型大規模言語モデル(LLM)は、生および処理されたEOデータの統合を可能にするソリューションを提供する。
ドメイン適応により、LLMは多くのデータソースの同化と分析を改善し、農業や災害対応における特別なデータセットの複雑さに対処する。
LLMによって誘導されるこのデータ合成は、伝達された情報の精度とパーシステンスを高める。
本研究は,高度なEOシステムのための意味推論と深層学習を徹底的に検討する。
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革新的なアーキテクチャを提案し,セマンティック処理手法を用いてデータ伝送効率を向上させる。
近年のオンボード処理技術の進歩は、軌道上での信頼性、適応性、エネルギー効率の高いデータ管理を可能にしている。
これらの改良により、放射線硬化・再構成技術による悪環境における信頼性の高い性能が保証される。
これらの進歩により、次世代衛星ミッションの処理能力は向上し、運用の柔軟性と6G衛星通信におけるリアルタイムな意思決定に欠かせないものとなった。
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