論文の概要: Building the Self-Improvement Loop: Error Detection and Correction in Goal-Oriented Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01544v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 12:29:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:34.449218
• Title: Building the Self-Improvement Loop: Error Detection and Correction in Goal-Oriented Semantic Communications
• Title（参考訳）: 自己改善ループの構築:ゴール指向セマンティック通信における誤り検出と訂正
• Authors: Peizheng Li, Xinyi Lin, Adnan Aijaz,
• Abstract要約: 意味コミュニケーション(SemCom)はシンボルよりも意味の伝達に重点を置いており、コミュニケーション効率が大幅に向上している。 これらの利点にもかかわらず、送信された意味と受信された意味の相違から生じるセマンティックエラーは、システムの信頼性に対する大きな課題である。 本稿では,SemComシステムにおけるセマンティックエラーの検出と修正のための包括的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）: 2.677520298504178
• License:
• Abstract: Error detection and correction are essential for ensuring robust and reliable operation in modern communication systems, particularly in complex transmission environments. However, discussions on these topics have largely been overlooked in semantic communication (SemCom), which focuses on transmitting meaning rather than symbols, leading to significant improvements in communication efficiency. Despite these advantages, semantic errors -- stemming from discrepancies between transmitted and received meanings -- present a major challenge to system reliability. This paper addresses this gap by proposing a comprehensive framework for detecting and correcting semantic errors in SemCom systems. We formally define semantic error, detection, and correction mechanisms, and identify key sources of semantic errors. To address these challenges, we develop a Gaussian process (GP)-based method for latent space monitoring to detect errors, alongside a human-in-the-loop reinforcement learning (HITL-RL) approach to optimize semantic model configurations using user feedback. Experimental results validate the effectiveness of the proposed methods in mitigating semantic errors under various conditions, including adversarial attacks, input feature changes, physical channel variations, and user preference shifts. This work lays the foundation for more reliable and adaptive SemCom systems with robust semantic error management techniques.
• Abstract（参考訳）: エラー検出と修正は、現代の通信システム、特に複雑な通信環境において、堅牢で信頼性の高い運用を保証するために不可欠である。 しかし、これらの話題に関する議論は、記号よりも意味を伝達することに焦点を当てた意味コミュニケーション(SemCom)において、主に見過ごされ、コミュニケーション効率が大幅に向上した。 これらの利点にもかかわらず、送信された意味と受信された意味の相違から生じるセマンティックエラーは、システムの信頼性に対する大きな課題である。 本稿では,SemComシステムにおけるセマンティックエラーの検出と修正のための包括的なフレームワークを提案する。 我々は、意味的誤り、検出、訂正のメカニズムを正式に定義し、意味的誤りの重要な原因を特定する。 これらの課題に対処するために,ユーザフィードバックを用いたセマンティックモデル構成の最適化を目的としたHuman-in-the-loop reinforcement Learning (HITL-RL)アプローチとともに,遅延空間監視による誤り検出のためのガウス過程(GP)に基づく手法を開発した。 提案手法の有効性を実験的に検証し, 敵攻撃, 入力特徴変化, 物理チャネル変動, ユーザの嗜好変化など, 種々の条件下での意味的誤りを緩和する手法の有効性を検証した。 この研究は、堅牢なセマンティックエラー管理技術を備えたより信頼性が高く適応的なSemComシステムの基礎を築いた。

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