論文の概要: Scene Understanding Enabled Semantic Communication with Open Channel Coding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14520v1
- Date: Fri, 24 Jan 2025 14:23:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-27 14:56:05.969899
- Title: Scene Understanding Enabled Semantic Communication with Open Channel Coding
- Title（参考訳）: オープンチャネル符号化による意味的コミュニケーションを可能にするシーン理解
- Authors: Zhe Xiang, Fei Yu, Quan Deng, Yuandi Li, Zhiguo Wan,
- Abstract要約: 従来のセマンティックコミュニケーションは、静的コーディング戦略、一般化の貧弱、適応性を阻害するタスク固有の知識ベースへの依存など、制限に直面している。
シーン理解,Large Language Models (LLM) とオープンチャネル符号化を組み合わせた新しいシステム textbfOpenSC を提案する。
実験の結果,セマンティック理解と効率の両面で有意な改善がみられ,6Gネットワークにおける適応的,一般化可能なセマンティックコミュニケーションの可能性が高まった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.255136948268739
- License:
- Abstract: As communication systems transition from symbol transmission to conveying meaningful information, sixth-generation (6G) networks emphasize semantic communication. This approach prioritizes high-level semantic information, improving robustness and reducing redundancy across modalities like text, speech, and images. However, traditional semantic communication faces limitations, including static coding strategies, poor generalization, and reliance on task-specific knowledge bases that hinder adaptability. To overcome these challenges, we propose a novel system combining scene understanding, Large Language Models (LLMs), and open channel coding, named \textbf{OpenSC}. Traditional systems rely on fixed domain-specific knowledge bases, limiting their ability to generalize. Our open channel coding approach leverages shared, publicly available knowledge, enabling flexible, adaptive encoding. This dynamic system reduces reliance on static task-specific data, enhancing adaptability across diverse tasks and environments. Additionally, we use scene graphs for structured semantic encoding, capturing object relationships and context to improve tasks like Visual Question Answering (VQA). Our approach selectively encodes key semantic elements, minimizing redundancy and improving transmission efficiency. Experimental results show significant improvements in both semantic understanding and efficiency, advancing the potential of adaptive, generalizable semantic communication in 6G networks.
- Abstract（参考訳）: 通信システムがシンボル伝達から意味のある情報伝達へと移行するにつれて、第6世代(6G)ネットワークはセマンティック通信を強調する。
このアプローチは、高レベルのセマンティック情報を優先し、堅牢性を改善し、テキスト、音声、画像などのモダリティ間の冗長性を低減します。
しかし、従来のセマンティックコミュニケーションは、静的コーディング戦略、一般化の貧弱、適応性を阻害するタスク固有の知識ベースへの依存など、制限に直面している。
これらの課題を克服するために、シーン理解、LLM(Large Language Models)、オープンチャネル符号化を組み合わせた新しいシステムである「textbf{OpenSC}」を提案する。
伝統的なシステムは固定されたドメイン固有の知識ベースに依存し、一般化する能力を制限する。
我々のオープンチャネルコーディングアプローチは、共有された公開知識を活用し、フレキシブルで適応的なエンコーディングを可能にします。
この動的システムは、静的なタスク固有のデータへの依存を減らし、多様なタスクや環境への適応性を向上させる。
さらに、構造化されたセマンティックエンコーディング、オブジェクト関係、コンテキストのキャプチャーにシーングラフを使用し、ビジュアル質問回答(VQA)のようなタスクを改善します。
提案手法はキーセマンティックな要素を選択的に符号化し,冗長性を最小化し,伝送効率を向上する。
実験の結果,セマンティック理解と効率の両面で有意な改善がみられ,6Gネットワークにおける適応的,一般化可能なセマンティックコミュニケーションの可能性が高まった。
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