論文の概要: Diffusion Models for Smarter UAVs: Decision-Making and Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05819v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 09:59:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:28:12.308876
• Title: Diffusion Models for Smarter UAVs: Decision-Making and Modeling
• Title（参考訳）: よりスマートなUAVのための拡散モデル:意思決定とモデリング
• Authors: Yousef Emami, Hao Zhou, Luis Almeida, Kai Li,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、現代の通信ネットワークにおいてますます採用されている。 しかし、意思決定とデジタルモデリングの課題は、その急速な進歩を妨げ続けている。 本稿では,これらの課題を効果的に解決するために,DMとRL,DTの統合について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.093742222365156
• License:
• Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are increasingly adopted in modern communication networks. However, challenges in decision-making and digital modeling continue to impede their rapid advancement. Reinforcement Learning (RL) algorithms face limitations such as low sample efficiency and limited data versatility, further magnified in UAV communication scenarios. Moreover, Digital Twin (DT) modeling introduces substantial decision-making and data management complexities. RL models, often integrated into DT frameworks, require extensive training data to achieve accurate predictions. In contrast to traditional approaches that focus on class boundaries, Diffusion Models (DMs), a new class of generative AI, learn the underlying probability distribution from the training data and can generate trustworthy new patterns based on this learned distribution. This paper explores the integration of DMs with RL and DT to effectively address these challenges. By combining the data generation capabilities of DMs with the decision-making framework of RL and the modeling accuracy of DT, the integration improves the adaptability and real-time performance of UAV communication. Moreover, the study shows how DMs can alleviate data scarcity, improve policy networks, and optimize dynamic modeling, providing a robust solution for complex UAV communication scenarios.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は、現代の通信ネットワークにおいてますます採用されている。 しかし、意思決定とデジタルモデリングの課題は、その急速な進歩を妨げ続けている。 強化学習(Reinforcement Learning, RL)アルゴリズムは,UAV通信のシナリオにおいて,サンプル効率の低下やデータ汎用性の向上といった制限に直面している。 さらに、Digital Twin(DT)モデリングは意思決定とデータ管理の複雑さを導入している。 DTフレームワークに統合されるRLモデルは、正確な予測を達成するために広範なトレーニングデータを必要とする。 クラス境界にフォーカスする従来のアプローチとは対照的に、新しい生成AIのクラスである拡散モデル(DM)は、トレーニングデータから基礎となる確率分布を学習し、この学習された分布に基づいて信頼できる新しいパターンを生成することができる。 本稿では,これらの課題を効果的に解決するために,DMとRL,DTの統合について検討する。 DMのデータ生成能力とRLの意思決定フレームワークとDTのモデリング精度を組み合わせることで、UAV通信の適応性とリアルタイム性能を向上させることができる。 さらに、この研究は、DMがデータの不足を緩和し、ポリシーネットワークを改善し、動的モデリングを最適化し、複雑なUAV通信シナリオに対して堅牢なソリューションを提供する方法を示している。

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