論文の概要: Multimodal Remote Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07555v2
• Date: Sun, 17 Aug 2025 02:56:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 12:43:44.874068
• Title: Multimodal Remote Inference
• Title（参考訳）: マルチモーダルリモート推論
• Authors: Keyuan Zhang, Yin Sun, Bo Ji,
• Abstract要約: 本稿では,MLモデルの推論誤差を最小限に抑えるための2モードスケジューリング問題について検討する。 両モダリティが同じ閾値を共有し、インデックス関数と閾値を効率的に計算できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.609320101695575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a remote inference system with multiple modalities, where a multimodal machine learning (ML) model performs real-time inference using features collected from remote sensors. When sensor observations evolve dynamically over time, fresh features are critical for inference tasks. However, timely delivery of features from all modalities is often infeasible because of limited network resources. Towards this end, in this paper, we study a two-modality scheduling problem that seeks to minimize the ML model's inference error, expressed as a penalty function of the Age of Information (AoI) vector of the two modalities. We develop an index-based threshold policy and prove its optimality. Specifically, the scheduler switches to the other modality once the current modality's index function exceeds a predetermined threshold. We show that both modalities share the same threshold and that the index functions and the threshold can be computed efficiently. Our optimality results hold for general AoI functions (which could be non-monotonic and non-separable) and heterogeneous transmission times across modalities. To demonstrate the importance of considering a task-oriented AoI function, we conduct numerical experiments based on robot state prediction and compare our policy with round-robin and uniform random policies (both are oblivious to the AoI and the inference error).n The results show that our policy reduces inference error by up to 55% compared with these baselines.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械学習(ML)モデルがリモートセンサから収集した特徴を用いてリアルタイムな推論を行う,マルチモーダルなリモート推論システムについて考察する。 センサ観測が時間とともに動的に進化すると、新しい特徴が推論タスクに欠かせない。 しかしながら、すべてのモダリティから機能をタイムリーに配信することは、ネットワークリソースが限られているため、しばしば実現不可能である。 そこで本稿では,MLモデルの推論誤差を最小限に抑えるための2モードスケジューリング問題について検討する。 我々はインデックスベースのしきい値ポリシーを開発し、その最適性を証明する。 具体的には、現在のモダリティのインデックス関数が所定の閾値を超えると、スケジューラは他のモダリティに切り替える。 両モダリティが同じ閾値を共有し、インデックス関数と閾値を効率的に計算できることが示される。 我々の最適性は、一般のAoI関数(非単調かつ非分離性)とモジュラリティ間の不均一な伝送時間に対して成り立つ。 タスク指向のAoI関数を考えることの重要性を示すために,ロボットの状態予測に基づく数値実験を行い,我々のポリシーをラウンドロビンと均一なランダムポリシーと比較する(どちらもAoIと推論誤差を無視する)。 n 以上の結果から,これらの基準値と比較して推論誤差を最大55%削減できることがわかった。

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