論文の概要: Generative AI Meets Wireless Sensing: Towards Wireless Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15258v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 07:51:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:10.825768
• Title: Generative AI Meets Wireless Sensing: Towards Wireless Foundation Model
• Title（参考訳）: ワイヤレスセンシングのジェネレーティブAI:ワイヤレスファンデーションモデルに向けて
• Authors: Zheng Yang, Guoxuan Chi, Chenshu Wu, Hanyu Liu, Yuchong Gao, Yunhao Liu, Jie Xu, Tony Xiao Han,
• Abstract要約: Generative Artificial Intelligence (GenAI) はコンピュータビジョン (CV) や自然言語処理 (NLP) などの分野で大きな進歩を遂げている。 近年,GenAIをワイヤレスセンシングシステムに統合することへの関心が高まっている。 本稿では2つの相補的な視点から,GenAIの収束と無線センシングについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.036684769661775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) has made significant advancements in fields such as computer vision (CV) and natural language processing (NLP), demonstrating its capability to synthesize high-fidelity data and improve generalization. Recently, there has been growing interest in integrating GenAI into wireless sensing systems. By leveraging generative techniques such as data augmentation, domain adaptation, and denoising, wireless sensing applications, including device localization, human activity recognition, and environmental monitoring, can be significantly improved. This survey investigates the convergence of GenAI and wireless sensing from two complementary perspectives. First, we explore how GenAI can be integrated into wireless sensing pipelines, focusing on two modes of integration: as a plugin to augment task-specific models and as a solver to directly address sensing tasks. Second, we analyze the characteristics of mainstream generative models, such as Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), and diffusion models, and discuss their applicability and unique advantages across various wireless sensing tasks. We further identify key challenges in applying GenAI to wireless sensing and outline a future direction toward a wireless foundation model: a unified, pre-trained design capable of scalable, adaptable, and efficient signal understanding across diverse sensing tasks.
• Abstract（参考訳）: Generative Artificial Intelligence (GenAI) はコンピュータビジョン (CV) や自然言語処理 (NLP) などの分野で大きな進歩を遂げ、高忠実なデータを合成し、一般化を改善する能力を示している。 近年,GenAIをワイヤレスセンシングシステムに統合することへの関心が高まっている。 データ拡張、ドメイン適応、デノナイズといった生成技術を活用することで、デバイスローカライゼーション、ヒューマンアクティビティ認識、環境監視を含む無線センシングアプリケーションを大幅に改善することができる。 本稿では2つの相補的な視点から,GenAIの収束と無線センシングについて検討する。 まず、GenAIを無線センシングパイプラインに統合し、タスク固有のモデルを拡張するためのプラグインとして、そしてセンサータスクに直接対処するための解決手段として、2つのモードの統合に焦点を当てる。 次に、GAN(Generative Adversarial Networks)、VAE(VAE)、拡散モデルなどの主流生成モデルの特徴を分析し、様々な無線センシングタスクにおけるそれらの適用性とユニークな利点について論じる。 我々はさらに、GenAIをワイヤレスセンシングに適用する上で重要な課題を特定し、ワイヤレス基礎モデルに向けた今後の方向性を概説する。

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