論文の概要: Generative Semantic Communications: Principles and Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14947v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 08:10:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 18:55:01.767697
• Title: Generative Semantic Communications: Principles and Practices
• Title（参考訳）: ジェネレーティブセマンティックコミュニケーション:原則と実践
• Authors: Xiaojun Yuan, Haoming Ma, Yinuo Huang, Zhoufan Hua, Yong Zuo, Zhi Ding,
• Abstract要約: 我々は、生成意味コミュニケーション(GSC)と呼ばれるAGI駆動通信のための新しいパラダイムを提案する。 まず、GSCの基本概念と既存の意味コミュニケーションとの違いについて述べ、続いてAGI駆動アプリケーションにおけるGSCの利点を検証するための2つの事例研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.767753294089825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communication leverages artificial intelligence (AI) technologies to extract semantic information from data for efficient transmission, theraby significantly reducing communication cost. With the evolution towards artificial general intelligence (AGI), the increasing demands for AGI services pose new challenges to semantic communication. In response, we propose a new paradigm for AGI-driven communications, called generative semantic communication (GSC), which utilizes advanced AI technologies such as foundation models and generative models. We first describe the basic concept of GSC and its difference from existing semantic communications, and then introduce a general framework of GSC, followed by two case studies to verify the advantages of GSC in AGI-driven applications. Finally, open challenges and new research directions are discussed to stimulate this line of research and pave the way for practical applications.
• Abstract（参考訳）: セマンティック通信は、人工知能(AI)技術を活用して、効率的な送信のためにデータから意味情報を抽出し、通信コストを大幅に削減する。 人工知能(AGI)への進化に伴い、AGIサービスの需要が増大し、セマンティックコミュニケーションに新たな課題がもたらされる。 そこで本研究では,基礎モデルや生成モデルといった高度なAI技術を活用した,生成意味コミュニケーション(GSC)と呼ばれるAGI駆動通信の新しいパラダイムを提案する。 まず、GSCの基本概念と既存の意味コミュニケーションとの違いを説明し、その後、GSCの一般的なフレームワークを導入し、AGI駆動アプリケーションにおけるGSCの利点を検証する2つのケーススタディを紹介した。 最後に,オープンな課題と新たな研究方向について論じ,この研究の行程を刺激し,実践的応用の道を開く。

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