論文の概要: Towards a Foundation Model for Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14603v1
• Date: Tue, 20 May 2025 16:52:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.592945
• Title: Towards a Foundation Model for Communication Systems
• Title（参考訳）: コミュニケーションシステムの基礎モデルに向けて
• Authors: Davide Buffelli, Sowmen Das, Yu-Wei Lin, Sattar Vakili, Chien-Yi Wang, Masoud Attarifar, Pritthijit Nath, Da-shan Shiu,
• Abstract要約: 本研究では,コミュニケーションデータの基礎モデルに向けて一歩踏み出した。 本稿では,トークン化,位置埋め込み,マルチモーダリティ,可変特徴量,正規化など,重要な課題に対処する手法を提案する。 本研究では,送信ランク,選択したプリコーダ,ドップラー拡散,遅延プロファイルなど,複数の特徴を推定できることを実証的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.85529517183343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has demonstrated unprecedented performance across various domains, and its application to communication systems is an active area of research. While current methods focus on task-specific solutions, the broader trend in AI is shifting toward large general models capable of supporting multiple applications. In this work, we take a step toward a foundation model for communication data--a transformer-based, multi-modal model designed to operate directly on communication data. We propose methodologies to address key challenges, including tokenization, positional embedding, multimodality, variable feature sizes, and normalization. Furthermore, we empirically demonstrate that such a model can successfully estimate multiple features, including transmission rank, selected precoder, Doppler spread, and delay profile.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は様々な領域で前例のない性能を示し、その通信システムへの応用は研究の活発な領域である。 現在の手法はタスク固有のソリューションに重点を置いているが、AIのより広範なトレンドは、複数のアプリケーションをサポートすることのできる大規模な汎用モデルへとシフトしつつある。 本研究では,通信データを直接操作するトランスフォーマーベースマルチモーダルモデルである,通信データの基礎モデルに向けて一歩前進する。 本稿では,トークン化,位置埋め込み,マルチモーダリティ,可変特徴量,正規化など,重要な課題に対処する手法を提案する。 さらに,送信ランク,選択したプリコーダ,ドップラー拡散,遅延プロファイルなど,複数の特徴を推定できることを実証的に実証した。

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