論文の概要: LaMI-GO: Latent Mixture Integration for Goal-Oriented Communications Achieving High Spectrum Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17839v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 07:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:54.495168
• Title: LaMI-GO: Latent Mixture Integration for Goal-Oriented Communications Achieving High Spectrum Efficiency
• Title（参考訳）: LaMI-GO:高スペクトル効率を実現する目標指向通信のための潜時混合統合
• Authors: Achintha Wijesinghe, Suchinthaka Wanninayaka, Weiwei Wang, Yu-Chieh Chao, Songyang Zhang, Zhi Ding,
• Abstract要約: 超高通信効率のQoS(Quality of-Service)を実現するために,新たな生成AIを活用した新しいGO-COMフレームワークであるLaMI-GOを提案する。 具体的には、潜伏拡散モデルに基づいてLaMI-GOシステムバックボーンを設計し、高速潜伏埋め込みおよび情報表現のためのベクトル量子化生成対向ネットワーク(VQGAN)を設計する。 実験の結果,最先端のGOCOMシステムに比べて,知覚品質,下流タスクの精度,帯域消費が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.27604876372992
• License:
• Abstract: The recent rise of semantic-style communications includes the development of goal-oriented communications (GOCOMs) remarkably efficient multimedia information transmissions. The concept of GO-COMS leverages advanced artificial intelligence (AI) tools to address the rising demand for bandwidth efficiency in applications, such as edge computing and Internet-of-Things (IoT). Unlike traditional communication systems focusing on source data accuracy, GO-COMs provide intelligent message delivery catering to the special needs critical to accomplishing downstream tasks at the receiver. In this work, we present a novel GO-COM framework, namely LaMI-GO that utilizes emerging generative AI for better quality-of-service (QoS) with ultra-high communication efficiency. Specifically, we design our LaMI-GO system backbone based on a latent diffusion model followed by a vector-quantized generative adversarial network (VQGAN) for efficient latent embedding and information representation. The system trains a common feature codebook the receiver side. Our experimental results demonstrate substantial improvement in perceptual quality, accuracy of downstream tasks, and bandwidth consumption over the state-of-the-art GOCOM systems and establish the power of our proposed LaMI-GO communication framework.
• Abstract（参考訳）: 近年のセマンティック・スタイルのコミュニケーションは、ゴール指向通信(GOCOM)の開発を含む、極めて効率的なマルチメディア情報伝送技術である。 GO-COMSの概念は高度な人工知能(AI)ツールを活用し、エッジコンピューティングやIoT(Internet-of-Things)といったアプリケーションにおける帯域幅効率の増大に対処する。 ソースデータの正確性を重視した従来の通信システムとは異なり、GO-COMは受信機で下流のタスクを遂行するために重要な特別なニーズに対応するインテリジェントなメッセージ配信を提供する。 本研究では,新たなGO-COMフレームワークであるLaMI-GOを提案する。 具体的には、潜伏拡散モデルに基づいてLaMI-GOシステムバックボーンを設計し、高速潜伏埋め込みおよび情報表現のためのベクトル量子化生成対向ネットワーク(VQGAN)を設計する。 システムは受信側で共通の特徴コードブックを訓練する。 実験の結果,現状のGOCOMシステムよりも知覚品質,ダウンストリームタスクの精度,帯域幅の消費が大幅に向上し,提案するLaMI-GO通信フレームワークのパワーが確立された。

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