論文の概要: Task-Oriented Connectivity for Networked Robotics with Generative AI and Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06771v1
• Date: Sun, 09 Mar 2025 20:56:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:45:03.442431
• Title: Task-Oriented Connectivity for Networked Robotics with Generative AI and Semantic Communications
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIとセマンティック通信を用いたネットワークロボットのタスク指向接続性
• Authors: Peizheng Li, Adnan Aijaz,
• Abstract要約: 本稿では,汎用AI(GenAI)エージェントと目標指向のセマンティックコミュニケーション(SemCom)をセマンティック・アウェア・ネットワークの下で統合する,ロボットのための新しいコワーキング・フレームワークを提案する。 このエージェント駆動のパラダイムは、新たなレベルの自律性とインテリジェンスを可能にし、ネットワーク化されたロボットの複雑なタスクを、人間の介入を最小限に抑えて実行可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.54886412206415
• License:
• Abstract: The convergence of robotics, advanced communication networks, and artificial intelligence (AI) holds the promise of transforming industries through fully automated and intelligent operations. In this work, we introduce a novel co-working framework for robots that unifies goal-oriented semantic communication (SemCom) with a Generative AI (GenAI)-agent under a semantic-aware network. SemCom prioritizes the exchange of meaningful information among robots and the network, thereby reducing overhead and latency. Meanwhile, the GenAI-agent leverages generative AI models to interpret high-level task instructions, allocate resources, and adapt to dynamic changes in both network and robotic environments. This agent-driven paradigm ushers in a new level of autonomy and intelligence, enabling complex tasks of networked robots to be conducted with minimal human intervention. We validate our approach through a multi-robot anomaly detection use-case simulation, where robots detect, compress, and transmit relevant information for classification. Simulation results confirm that SemCom significantly reduces data traffic while preserving critical semantic details, and the GenAI-agent ensures task coordination and network adaptation. This synergy provides a robust, efficient, and scalable solution for modern industrial environments.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学、高度な通信ネットワーク、人工知能(AI)の収束は、完全に自動化されたインテリジェントな操作を通じて産業を変革するという約束を保っている。 本研究では,汎用AI(GenAI)エージェントと目標指向のセマンティックコミュニケーション(SemCom)をセマンティック・アウェア・ネットワークの下で統合する,ロボットのための新しいコワーキング・フレームワークを提案する。 SemComは、ロボットとネットワーク間の意味のある情報の交換を優先し、オーバーヘッドとレイテンシを低減する。 一方、GenAIエージェントは生成AIモデルを活用して、ハイレベルなタスク命令を解釈し、リソースを割り当て、ネットワークとロボット環境の両方における動的変化に適応する。 このエージェント駆動のパラダイムは、新たなレベルの自律性とインテリジェンスを可能にし、ネットワーク化されたロボットの複雑なタスクを、人間の介入を最小限に抑えて実行可能にする。 ロボットが関連情報を検出・圧縮・送信するマルチロボット異常検出ユースケースシミュレーションを用いて,本手法の有効性を検証する。 シミュレーションの結果、SemComは重要なセマンティックな詳細を保存しながらデータトラフィックを著しく削減し、GenAIエージェントはタスク調整とネットワーク適応を保証する。 このシナジーは、現代の工業環境に対して堅牢で効率的でスケーラブルなソリューションを提供する。

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